국내 연구진이 건강검진 시 흔하게 시행하는 심전도 검사 결과를 활용해서 파킨슨병도 감별할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다.

이 방법은 파킨슨병 감별 정확도가 87%에 달해서 해당 질환의 낮은 조기 진단율을 끌어올리는데 도움이 될 것으로 기대된다.

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 AI 딥러닝 알고리즘을 개발했다고 6일 밝혔다.

심전도 검사는 심장 상태를 평가하는 기본 검사로, 병원이나 건강검진센터에서 널리 시행하고 있어서 활용성이 매우 높다.

특히 교수팀은 파킨슨병이 병태생리상 심장에도 영향을 미치는 점에 착안해서 심전도 검사를 활용, 파킨슨병을 감별할 수 있는 AI 딥러닝 알고리즘을 찾았다. 파킨슨병 환자는 심장 신경세포에 변화가 생긴다는 점을 이용한 것이다.

교수팀은 인공지능 알고리즘을 개발하기 위해 고려대 안암병원 정밀의료 데이터베이스에서 각각 751명의 특발성 파킨슨병 환자, 대조군, 약물에 따른 파킨슨병 유사 증상 환자 297명 등 총 1799명의 환자 데이터를 활용했다.

그 결과 이번에 개발한 인공지능 알고리즘은 87%의 정확도로 파킨슨병을 감별했다. 특히 파킨슨병이 아닌데도 약물에 의해 비슷한 증상이 발생한 경우를 85%의 정확도로 구분해서 효율적이고 정밀한 파킨슨병 진단법 개발에 청신호가 켜졌다.

연구팀은 “향후 알고리즘을 고도화 하고, 다른 병원 데이터에서 검증을 통해 조기 진단법으로서 활용 가능성을 확대할 계획”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 최근 국제학술지 ‘Journal of Parkinson's Disease’에 게재돼 학계의 큰 관심을 받고 있다.

한편 파킨슨병에 걸리면 움직임이 둔해지고, 떨림 증상으로 인해 삶의 질이 크게 떨어진다. 파킨슨병은 고령에서 발생하는 질환으로, 60세 이상에서 약 1%의 높은 유병률이 보고된다.

아직 파킨슨병을 완치하는 치료법은 개발되지 않았다. 파킨슨병의 진행을 늦추고 증상을 완화시키는 약물요법을 조기에 시작할 때 그 효과가 높다. 때문에 가급적 초기에 진단해서 빨리 약물요법을 시작하는 것이 환자 삶의 질을 높이고 예후를 개선하는 방법이다.

하지만 파킨슨병은 진단이 쉽지 않아서 많은 환자들이 이미 상당히 진행된 상태에서 발견한다. 간편한 방법으로 고위험군을 선별하고 진단할 수 있는 방법이 필요한 상황이었다.

이경호 기자 다른기사 보기