삼성서울병원 정원호·조영상·조백환 교수팀 개발
'메니에르병' 진단 AI 모델 개발…"의료진과 정확도 유사"

어지럼증을 일으키는 대표적인 질환 중 하나인 메니에르병을 인공지능(AI)으로 진단할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

삼성서울병원 이비인후과 정원호·조영상 교수, 스마트헬스케어연구소 AI연구센터 조백환 교수 연구팀은 내이 자기공명영상촬영(MRI)으로 얻은 이미지를 분석해 메니에르병을 감별하는 AI 모델을 만들었다고 15일 밝혔다.

메니에르병을 진단하기 위해 고안된 딥러닝 기반 AI 모델이 나온 건 이번이 처음이다.

연구 결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports) 최근호에 게재됐다.

메니에르병이란 심한 어지러움과 청력 소실, 이명, 귀가 꽉 찬 느낌(이충만감) 등 증상이 반복되는 질환이다.

정확한 발병 이유는 아직 밝혀지지 않았지만 내림프액 순환의 문제로 인한 내림프수종(endolymphatic hydrops) 이 주요 원인으로 꼽힌다.

청각을 담당하는 달팽이관과 평형을 담당하는 전정기관으로 연결된 내이에서 내림프액이 과도하게 증가하면 압력이 높아지고, 해당 기관이 손상돼 청력이 소실되고 어지러움을 일으킨다는 것이다.

과거 메니에르병 진단에는 청력 검사와 환자의 주관적인 증상 등에 의지했으나 최근에는 내이 MRI 기술의 발달로 영상학적 검사를 사용하고 있다.

다만 내이 MRI의 경우 사람들이 일일이 내림프액 순환의 문제로 인한 내림프수종 정도를 파악하고 계산해야 해서 시간이 오래 걸리는 단점이 있다.

이를 AI가 대신할 수 있으면 진단을 보다 신속히 할 수 있어 환자 치료를 앞당길 수 있다는 게 연구팀의 구상이었다.

이에 따라 연구팀은 촬영된 내이 MRI 영상을 분석해 자동으로 달팽이관과 전정기관을 나누고, 영역별로 내림프수종이 차지하는 비율을 계산하는 AI 모델을 만들었다.

이 모델을 실제 환자 124명에 적용해 검증한 결과, 전문의가 계산한 결과와 인공지능의 계산 결과의 일치도는 0.971로 매우 높게 나타났다.

즉 의료진이 직접 내림프수종 정도를 파악한 것과 AI가 계산한 결과에 큰 차이가 없다는 뜻이다.

연구팀은 "메니에르병은 진단에 시간과 노력이 많이 드는 질환"이라면서 "AI 모델 개발로 진단의 정확도와 신속성을 높일 수 있게 돼 환자들의 고통을 덜어주는 데 도움이 될 것"이라고 기대했다.

/연합뉴스

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