최종편집일2024.04.26 (금)
최신 인공지능 기법을 이용해 뇌졸중 환자의 인지능력과 신체기능 상태를 파악하고 우울증의 발생과 치료효과를 예측하는 모델이 개발됐다.
단국대병원(병원장 김재일)은 한국전자통신연구원(원장 김명준) 복지‧의료ICT연구단과 함께 지난해부터 ‘뇌 및 척수질환 환자 대상 치료와 합병증 예측을 위한 영상 및 의료지능 핵심기술 개발’을 주제로 공동연구과제(출연처 및 사업명: 한국전자통신연구원 내부연구개발사업)를 진행하고 있다.
한국전자통신연구원은 인공지능 기술 기반의 예측모델을 개발하고, 단국대병원은 의료데이터 생성과 임상적 검증 역할을 수행하고 있다.
이번 연구는 공동연구로 진행한 첫 번째 연구 성과이다. 단국대병원은 현재 인공지능을 이용해 척수손상과 뇌질환 환자들을 대상으로 다양한 합병증 예측모델을 추가로 개발하고 있어 향후 인공지능 기반의 뇌질환 진단과 치료 예측 시스템 도입에 선도적인 역할을 할 것으로 보인다.
단국대병원 재활의학과 현정근 교수는 “뇌졸중의 예방이나 조기 발견을 위해서 예측 인자들을 발굴하는 연구들은 기존에도 많이 있었지만 이번 연구는 기존의 통계적인 방법보다는 최신 인공지능 기법을 이용해서 뇌졸중 환자의 인지능력과 신체기능 상태를 학습하여 우울증의 발생과 치료 효과를 예측할 수 있다”고 설명했다.
이번 연구를 통해서 뇌졸중 초기에 인지능력이나 신체기능이 떨어진 환자들의 우울증 발생을 조기에 예측할 수 있을 것으로 보인다.
또 기존의 통계 방법으로는 불가능했던 우울증 예측모델에 다양한 머신러닝 기법을 도입해 진료현장에서도 사용할 수 있도록 고안되었다는 점에서 연구의 의미가 크다고 할 수 있다.
현정근 교수는 “척수손상을 비롯한 신경손상 환자들의 진료와 임상 및 기초연구를 병행하고 있다”며, 최근 인공지능을 활용한 다양한 예측모델을 개발하고 있다. 실제 ‘당뇨병 환자의 신경근병증 예측모델 개발’, ‘절단환자의 지능형 의수 개발을 위한 뇌파 및 근전신호 예측 인공지능 알고리즘 개발’ 등에 대해 SCI급 저널에 발표하고, 특허 출원을 하기도 했다.
이번 연구 성과는 SCI급 국제학술지인 ‘임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)’ 4월호에 게재됐다.
한편 우울증은 뇌졸중 환자에서 가장 흔하게 발생하는 정신 질환이다.
우울증에 걸린 환자들은 재활치료를 받으려는 의지나 효과가 떨어지고, 신체기능을 회복하는데 큰 걸림돌이 되곤 한다.
이러한 증상을 조기에 발견한다면 환자의 예후를 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다.
[메디컬월드뉴스 김영신 기자]
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