심전도 검사 결과의 빅데이터를 토대로 인공지능이 파킨슨병인지 아닌지를 조기에 가려낼 수 있게 됐다. /그림=고려대 안암병원
고려대 안암병원 이찬녕·주형준 교수팀(1저자 의료빅데이터연구소 유학제 교수, 의학통계학 석사과정 정세화, 공동 교신저자 신경과 이찬녕 교수, 순환기내과 주형준 교수)이 병원에서 시행하는 표준 심전도 검사만으로 특발성 파킨슨병을 감별할 수 있는 인공지능 딥러닝 알고리즘을 개발했다고 6일 밝혔다.
파킨슨병에 걸리면 움직임이 둔해지고, 떨림 증상으로 인해 삶의 질이 매우 떨어진다. 특발성 파킨슨병(이하, 파킨슨병)은 고령에서 발생하는 질환으로 60세 이상에서 1% 정도로 발병한다.
하지만 파킨슨병 진단이 쉽지 않은 탓에 많은 환자가 이미 상당히 진행한 상태에서 발견된다. 간편한 방법으로 고위험군을 선별하고 진단할 수 있는 방법의 개발이 절실한 상황이었다.
연구팀은 인공지능 알고리즘 개발을 위해 고려대 안암병원 정밀의료 데이터베이스에서 각각 751명의 특발성 파킨슨병 환자와 대조군, 그리고 297명의 약물로 인한 파킨슨병 유사 증상 환자 등 환자 총 1799명의 데이터를 활용했다. 개발된 인공지능 알고리즘은 87%의 정확도로 파킨슨병을 감별했다. 특히 파킨슨병이 아님에도 약물 때문에 파킨슨병과 비슷한 증상이 발생한 경우를 85%의 정확도로 가려내는 등 효율적이고 정밀한 파킨슨병 진단법 개발에 청신호를 보였다.
연구팀은 "심전도의 원시 파형 데이터까지 효율적으로 관리하는 고려대 의료원의 정밀한 데이터베이스가 있었기에 연구할 수 있었다"며 "향후 알고리즘을 고도화하고 타 병원 데이터에서도 검증해 조기 진단법으로서의 활용 가능성을 확대할 계획"이라고 밝혔다.
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한편 '파킨슨병 환자를 심전도 검사로 선별할 수 있는 인공지능 알고리즘'을 주제로 한 이번 연구는 '파킨슨병 저널'(Journal of Parkinson's Disease)에 실렸다.