서울아산-뷰노 "AI로 MRI 분석해 치매 위험도 예측 가능"

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국내 연구진 대규모 임상 데이터 기반 AI 성능 입증

서울아산병원과 뷰노의 브레인 연구팀은 29일 인공지능(AI) 알고리즘의 치매 질환 예측 정확도를 검증한 연구가 미국신경영상의학회지(American Journal of Neuroradiology, 이하 AJNR)에 게재됐다고 밝혔다. AJNR은 미국신경영상의학회가 발간하는 SCI급 저널로 세계적인 권위를 자랑한다. 

뷰노메드 딥브레인® 스크린샷. 사진 뷰노

서울아산병원-뷰노 연구팀은 서울아산병원을 비롯한 국내 의료기관에서 수집된 2727명의 대규모 뇌 MRI 데이터를 토대로 AI를 이용한 알츠하이머, 경도성인지장애 등 치매 질환에 대한 예측 정확도를 평가했다. 그 결과, 뷰노의 AI 알고리즘은 영역분할(Segmentation) 및 분류(Classification) 2단계의 딥러닝 기술이 적용돼 환자의 뇌 MRI에서 알츠하이머 질환 및 경도인지장애를 높은 정확도로 예측했다. 해당 알고리즘은 0.840-0.982 AUC(곡선하면적, 1이 만점)로 알츠하이머 질환을 예측했고, 경도성인지장애는 AUC 0.668-0.870로 예측하는 등 우수한 성능을 보였다.

조기 치매 검사에 통상적으로 활용되는 PET(양전자 방출 단층촬영) 검사는 뇌 대사 상태를 관찰하거나 뇌의 치매 관련 단백질인 베타 아밀로이드 존재를 확인할 수 있지만, 비용이 비싸고 특수장비가 요구되는 등 임상적 활용도가 제한적이다. 뇌 MRI 검사는 PET 검사보다 저렴하고 방사선 노출이 없지만, 일정 수준 진행된 치매 질환만을 진단할 수 있다는 한계가 있었다. 

반면 AI 알고리즘은 알츠하이머 질환과 경도인지장애와 연관이 깊은 미세한 뇌 위축 정도를 신속하게 의료진에게 제공함으로써, 보다 실질적인 치매 진단 도구가 될 수 있을 것으로 기대된다. 특히 이번 연구에 활용된 뷰노의 알고리즘은 세계적인 뇌 MRI 분석 모델로 알려진 '프리서퍼'와 달리 소요 시간이 수 분으로 짧아 대규모 환자 스크리닝에도 활용도가 높을 것으로 보인다.

AJNR에 게재된 서울아산병원-뷰노 공동연구 결과 수치.  해당 연구에 활용된 뷰노 알고리즘은 뇌 위축 정도를 제공함과 동시에 해당 영역이 알츠하이머 질환과 어떻게 연관이 있는지까지 보여줘 향후 치매 예측, 진단에 도움을 준다. 사진 뷰노

서울아산병원 영상의학과 김상준 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 인공지능 알고리즘을 대규모 임상데이터를 통해 치매 진단 성능을 검증한 것으로서 임상적인 가치가 매우 높다”며 “해당 알고리즘이 후속 연구들을 통해 정교화 과정을 거쳐 추후 임상현장에 도입된다면 국내외 치매 조기 진단에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

정규환 뷰노 기술총괄 부사장(CTO)은 “이번 연구는 뷰노의 뇌 MRI 분석기술이 단순히 데이터를 분석하는 데서 더 나아가, 치매 진단에 실질적인 도움이 될 것을 입증한다는 점에서 의미가 있다”며 “이번 연구에서 성능을 검증한 알고리즘을 비롯해, 뇌 질환 관련 의료 인공지능 솔루션의 파이프라인 확장을 위해 노력하겠다”고 말했다.

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