파킨슨병 조기 진단하고, 예측 영상 보여주는 생성형 AI 기술 개발
도파민 신경세포 영상 1,934건 학습해 파킨슨병 판별… 진단 정확도 최대 99.7% 기록
서울아산병원 융합의학과 김남국 교수 “실제 임상 적용 가능성까지 확인했다는 점에서 의미”
광장일보 주재영 기자 | 파킨슨병은 뇌에서 도파민을 분비하는 신경세포가 점점 줄어들면서 생기는 병으로, 알츠하이머병 다음으로 흔한 퇴행성 뇌질환이다. 손떨림, 느린 움직임, 근육 강직과 같은 증상이 대표적이며 우울증이나 치매 같은 비운동성 증상도 함께 나타날 수 있다. 파킨슨병은 조기 발견이 매우 중요하지만 병의 초기에는 일반적인 노화나 다른 신경계 질환과 구분이 어려워 진단이 늦어지는 경우가 많다. 그래서 ‘DAT PET(도파민 수송체 양전자 방출 단층촬영)’라는 영상 검사를 활용해 도파민 신경세포의 상태를 직접 확인하는 방법도 있지만, 전문 인력이 필요하고 영상 해석이 주관적이라는 한계가 있었다. 서울아산병원 융합의학과 김남국 교수·이유진 박사, 신경과 정선주 교수팀은 뇌 영상을 스스로 학습하고 결과를 생성한 뒤, 이를 이용해 파킨슨병을 판별해낼 수 있는 AI 기술을 개발했다. 이 모델은 DAT PET 영상 1,934건을 학습한 뒤, 초기 파킨슨병과 본태성 떨림을 구별하는 등의 임상 검증에서 최대 99.7%의 정확도를 보인 것으로 나타났다. 또한, 학습한 정보를 바탕으로 환자의 뇌 영상이 시간에 따라 어떻게 바뀔지를 예측해 영상으로 만들어 보여주는 기능도
