인공지능(AI)을 활용해 10초간 서있는 자세만으로 파킨슨을 진단의 정확도를 높이고 진행단계를 분류할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

경희대학교병원 신경과 안태범·유달라 교수팀(한국과학기술연구원(KIST) 지능·인터랙션연구센터 정다운·문경률 박사)은 파킨슨병 환자군 188명과 건강한 대조군 22명 등 총 210명을 대상으로 보행분석 장비를 이용해 10초간 균형잡고 서 있기 테스트를 진행한 결과 이같이 나왔다고 밝혔다.

경희대병원 신경과 안태범(왼쪽), 유달라 교수.

파킨슨병은 환자의 증상 관찰과 병력 청취, 약물 반응 평가를 통해 진단하지만, 평가자의 주관이 개입되어 객관성과 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다. 

연구팀은 압력중심(Cop) 데이터를 통해 총 37개의 움직임 특성을 관찰했다. 압력 중심은 사람이 서 있을 때 두 발바닥이 지면에 가하는 힘의 합의 작용점이다. 이는 개인의 체중과 체중과 자세에 따라 위치가 달라진다.

그 결과 △몸의 중심 안정성 △균형 유지 패턴의 일관성 △미세한 떨림 빈도에서 유의미한 결과가 산출됐다. 연구팀은 모든 데이터를 머신러닝 알고리즘에 학습시켜 진단 모델을 완성했다.

안태범 교수는 “단 10초간의 정적 균형 테스트만으로도 파킨슨병의 존재 여부와 진행 단계를 정확하게 분류할 수 있다는 점은 기존 걷기나 움직임 기반 진단법 대비 간편하면서도 객관성이 높아 예측을 통한 조기 진단까지 가능하다”고 설명했다. 

이번 연구결과는 ‘NPJ 디지털 메디슨(NPJ DIGITAL MEDICINE)’ 최신호에 게재됐다.

정진수 기자 [e-mail]