파킨슨병과 구분 어려운 ‘비정형 파킨슨증’, AI로 정확히 진단한다

 

 

인공지능(AI) 기반 비정형 파킨슨 증후군 진단 기술이 개발됐다.

비정형 파킨슨 증후군은 파킨슨병과 유사한 증상을 보이는 희귀 신경계 질환이다.

 

비정형 파킨슨증은

▲진행성 핵상 마비

▲다계통 위축증

▲피질 기저핵 증후군

▲루이소체 치매 4가지가 가장 대표적이다.

 

이들 질환은 초기에는 특발성 파킨슨병과 거의 구분이 안 된다.

그러나 병이 진행되다 보면

특발성 파킨슨병과는 약간 다른 양상이 나타나기 시작한다.

진행성 핵상 마비가 진행되면 수직 방향의 눈 운동이 잘 안 된다.

다계통 위축증은 초기부터 기립성 저혈압이나

배뇨장애 등 자율신경 기능 장애가 심하게 나타난다.

내 몸과 물체 사이의 거리를 제대로 인지하지 못하는 증상을 보이기도 한다.

피질 기저핵 증후군은

뇌 겉질 기능이 저하돼 손에 쥐여준 물체가 무엇인지

감각으로 알아 맞춰보라 하면 잘 파악하지 못하기도 한다.

루이소체 치매는 치매 증상이 먼저 나타나고

이후에 파킨슨병 증상이 나타나는 경우가 많아 그나마 감별이 쉬운 편이다.

 

질환마다 예후와 치료법이 다르기 때문에 정확한 진단이 필수적이지만,

초기에는 증상이 유사해 감별 진단이 어렵다.

특히 유병률이 낮은 질환의 경우 수집할 수 있는 영상 데이터가 부족해

기존 AI 기반 기술로는 이러한 한계를 극복하기 어려웠다.

 

이에 부산대 정보컴퓨터공학부 감진규 교수팀과

양산부산대병원 뇌신경센터 이재혁 교수팀은

적은 데이터로도 높은 정확도를 보이는

인공지능(AI) 기반 비정형 파킨슨 증후군 진단 기술을 만들었다.

소수 샘플 학습 기법과 하이퍼볼릭 임베딩을 결합한 AI 모델을 개발한 것.

이 모델은 뇌 MRI 단계를 통합해 철분 축적 패턴을 정밀하게 시각화하고,

데이터 간 계층적 관계를 반영해 데이터가 부족한 환경에서도

뛰어난 성능을 발휘한다고 연구팀은 설명했다.

 

실험 결과, 이 기술은 최대 94%의 진단 정확도를 기록해

기존 기술과 비교해 뛰어난 성능을 입증했다.

연구 저자 감진규 교수는

"이번 연구는 적은 데이터로도 높은 진단 정확도를 구현할 수 있는

실용적 AI 기술을 의료 현장에 적용할 수 있다는 점에서 중요한 의미를 지닌다"며

"의료와 AI의 융합으로 희소 질환을 정확하게 감별 진단할 수 있게 돼

환자에게 최적화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.