서울아산-뷰노 AI 치매 질환 예측 연구, 미국신경영상의학회지에 게재
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의료AI 기업 뷰노는 자사의 인공지능 알고리즘의 치매 질환 예측 정확도를 검증한 연구가 미국신경영상의학회지(AJNR)에 게재됐다고 29일 밝혔다.
이번 연구는 서울아산병원과 뷰노의 브레인 연구팀이 공동 진행했다.
AJNR은 미국신경영상의학회가 발간하는 SCI(과학기술 논문 인용 색인)급 저널로서, 세계적인 권위를 보유하고 있다.
해당 저널에는 매해 뇌 및 척수질환 등 중추 신경계 질환 진단을 포괄하는 신경영상의학 관련 연구논문 300여건이 발표되고 있다.
서울아산병원-뷰노 연구팀은 서울아산병원을 비롯한 유수 국내 의료기관에서 수집된 2,727명의 대규모 뇌 MRI 데이터를 기반으로 구축한 AI 알고리즘의 알츠하이머 질환(AD)과 경도성인지장애(MCI)를 포괄하는 치매 질환에 대한 예측 정확도를 확인했다.
연구 결과, 뷰노의 알고리즘은 영역분할 및 분류 2단계의 딥러닝 기술이 적용돼 환자의 뇌 MRI에서 알츠하이머 질환 및 경도인지장애를 높은 정확도로 예측했다.
특히 해당 알고리즘은 0.840-0.982 AUC(곡선하면적)로 알츠하이머 질환을 예측했고, AUC 0.668-0.870로 경도성인지장애를 예측해 우수한 성능을 보였다.
이 같은 연구 결과는 해당 알고리즘이 실제 임상 현장의 치매 진단에도 높은 활용도를 보일 것을 시사한다는 게 뷰노 측 설명이다.
조기 치매 검사에 통상적으로 활용되는 PET(양전자 방출 단층촬영) 검사는 뇌 대사 상태를 관찰하거나 뇌의 치매 관련 단백질인 베타 아밀로이드 존재를 확인할 수 있지만, 고가의 비용이 소요되고, 전리방사선이 방출되며, 특수장비가 요구되는 등 임상적 활용도가 제한적이라는 지적이 있었다.
또 기존 뇌 MRI 검사는 PET 검사 대비 상대적으로 저가이며 방사선 노출이 없지만, 일정 수준 진행된 치매 질환에서만 진단이 용이한 것으로 알려졌다.
하지만 뷰노의 알고리즘은 알츠하이머 질환과 경도인지장애와 연관이 깊은 미세한 뇌 위축 정도를 신속하게 의료진에게 제공함으로써, 보다 실질적인 치매 진단 도구가 될 수 있을 것으로 기대된다.
특히 해당 알고리즘은 전 세계적인 뇌 MRI 분석 모델로 알려진 프리서퍼 대비 뇌 MRI 분석에 약 수시간에서 약 수 분으로 단축시켜 이번 대규모 연구가 가능한 것으로 알려졌다.
이에 따라 본 인공지능 알고리즘이 향후 실제 치매 진단에 활용될 경우, PET 검사 전 스크리닝을 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 예상된다.
또한 기존 진료 현장에서 이뤄지는 기억 및 인지기능 저하 검사 등 다양한 진단 결과와 함께 종합적으로 고려돼, 향후 치매 질환 진료의 정확도를 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.
김상준 서울아산병원 영상의학과 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 말했다.
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.
김선엽기자 sykim@wowtv.co.kr
ⓒ 한국경제TV, 무단 전재 및 재배포 금지
이번 연구는 서울아산병원과 뷰노의 브레인 연구팀이 공동 진행했다.
AJNR은 미국신경영상의학회가 발간하는 SCI(과학기술 논문 인용 색인)급 저널로서, 세계적인 권위를 보유하고 있다.
해당 저널에는 매해 뇌 및 척수질환 등 중추 신경계 질환 진단을 포괄하는 신경영상의학 관련 연구논문 300여건이 발표되고 있다.
서울아산병원-뷰노 연구팀은 서울아산병원을 비롯한 유수 국내 의료기관에서 수집된 2,727명의 대규모 뇌 MRI 데이터를 기반으로 구축한 AI 알고리즘의 알츠하이머 질환(AD)과 경도성인지장애(MCI)를 포괄하는 치매 질환에 대한 예측 정확도를 확인했다.
연구 결과, 뷰노의 알고리즘은 영역분할 및 분류 2단계의 딥러닝 기술이 적용돼 환자의 뇌 MRI에서 알츠하이머 질환 및 경도인지장애를 높은 정확도로 예측했다.
특히 해당 알고리즘은 0.840-0.982 AUC(곡선하면적)로 알츠하이머 질환을 예측했고, AUC 0.668-0.870로 경도성인지장애를 예측해 우수한 성능을 보였다.
이 같은 연구 결과는 해당 알고리즘이 실제 임상 현장의 치매 진단에도 높은 활용도를 보일 것을 시사한다는 게 뷰노 측 설명이다.
조기 치매 검사에 통상적으로 활용되는 PET(양전자 방출 단층촬영) 검사는 뇌 대사 상태를 관찰하거나 뇌의 치매 관련 단백질인 베타 아밀로이드 존재를 확인할 수 있지만, 고가의 비용이 소요되고, 전리방사선이 방출되며, 특수장비가 요구되는 등 임상적 활용도가 제한적이라는 지적이 있었다.
또 기존 뇌 MRI 검사는 PET 검사 대비 상대적으로 저가이며 방사선 노출이 없지만, 일정 수준 진행된 치매 질환에서만 진단이 용이한 것으로 알려졌다.
하지만 뷰노의 알고리즘은 알츠하이머 질환과 경도인지장애와 연관이 깊은 미세한 뇌 위축 정도를 신속하게 의료진에게 제공함으로써, 보다 실질적인 치매 진단 도구가 될 수 있을 것으로 기대된다.
특히 해당 알고리즘은 전 세계적인 뇌 MRI 분석 모델로 알려진 프리서퍼 대비 뇌 MRI 분석에 약 수시간에서 약 수 분으로 단축시켜 이번 대규모 연구가 가능한 것으로 알려졌다.
이에 따라 본 인공지능 알고리즘이 향후 실제 치매 진단에 활용될 경우, PET 검사 전 스크리닝을 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 예상된다.
또한 기존 진료 현장에서 이뤄지는 기억 및 인지기능 저하 검사 등 다양한 진단 결과와 함께 종합적으로 고려돼, 향후 치매 질환 진료의 정확도를 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.
김상준 서울아산병원 영상의학과 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 말했다.
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.
김선엽기자 sykim@wowtv.co.kr
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