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[서울경제]
뇌염, 뇌수막염 등을 일으키는 중추신경계 급성 염증이 발생했을 때, 인공지능(AI) 모델을 통해 그 원인을 조기 분류하고 예후를 예측할 수 있는 시스템을 국내 연구진이 개발했다.

8일 연세의료원에 따르면 박유랑 연세의대 의생명시스템정보학교실 교수, 김경민 세브란스병원 신경과 교수, 최보규 강남세브란스병원 신경과 강사 연구팀은 뇌척수액 내 면역세포의 3차원 구조 이미지를 활용해 중추신경계 질환이 발생한 원인과 예후를 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다. 연구팀이 개발한 부동산담보대출서류 모델의 예측 정확도는 원인에서 최대 99%, 예후에서는 최대 94%에 이르렀다.
중추신경계에 나타나는 급성 염증은 그 원인이 다양할 뿐 아니라 증상과 예후도 천차만별이다. 일단 염증이 생기면 뇌염, 뇌수막염과 같은 질환이 나타나며, 빠른 원인 진단과 치료가 중요하다. 염증을 일으키는 병원체가 다양한 만큼 그에 따른 확진 검사도 다르며, 좋은빨래집게체 결과가 나올 때까지 수 주 이상 걸리는 검사도 있다. 염증 원인이 세균성 혹은 결핵성일 경우 사망률이 높을뿐더러 치료 후에도 인지기능 장애, 뇌혈관 장애, 경련 발작의 반복 등 심각한 후유증이 생길 수 있다. 실제 임상에서는 결과가 나올 때까지는 증상에 따른 경험칙에 기반을 두고 치료를 진행하며, 이 때문에 합병증이 나타나기도 한다.

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사진 제공=세브란스병원



연구팀은 AI 기반으로 중추신경계 감염 원인 및 예후를 예측하는 모델을 개발하고 그 효과를 분석했다. 세브란스병원을 찾은 중추신경계 감염 환자 14명으로부터 뇌척수액 내 면역세포의 3D 영상 한국장학재단 생활비대출 금액 1427개 속 구조 이미지를 활용해 딥러닝 모델을 구축했다. 세포핵 주변의 구조 차이를 확인한 뒤 이를 근거로 감염 원인과 예후를 예측하는 식이었다. 세포의 질량, 부피, 단백질 밀도 등 정량적 지표도 중요한 요소로 활용했다.

이 모델을 적용해 중추신경계 감염의 원인과 예후를 예측해 본 결과 면역세포 1개를 대입했을 때 청담현대스위스 는 감염 원인과 예후의 예측 정확도가 각각 89%, 79%를 보였다. 딥러닝 모델에 더 많은 세포 이미지를 대입할수록 정확도는 더 올라갔다. 면역세포 5개를 대입하자 감염 원인의 예측 정확도는 99%, 예후를 예측한 정확도는 94%에 달했다.
박 교수는 “이번 연구에서 제시한 딥러닝 모델이 환자 진단과 예후 예측에 필요한 시간을 단축하는데 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 현대차정몽구재단 보건의료 연구개발(R&D) 지원을 받아 이뤄졌으며 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)’ 6월호 커버스토리로 선정됐다.




박준호 기자 violator@sedaily.com