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.

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.
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