인천대 조환호 교수, 한양대 구리병원 박성호 교수
뇌졸중 환자의 예후 예측 및 장기 관리 활용 가능성 확인
인천대학교 전자공학부 조환호 교수 연구팀이 한양대학교 구리병원 신경과 박성호 교수 연구팀과 협력하여, 연속적으로 촬영된 MRI 영상을 기반으로 새롭게 발생한 뇌경색 병변을 자동으로 탐지하는 인공지능 모델을 개발했다고 밝혔다.
왼쪽부터 인천대학교 조환호 교수, 한양대학교 구리병원 박성호 교수
이번 연구는 일정 시간 간격으로 촬영된 MRI를 비교하여 기존 영상에서는 보이지 않던 새로운 뇌경색(new cerebral infarction)을 탐지하는 데 초점을 맞췄다.
특히 환자가 별다른 증상을 호소하지 않는 경우에도 발견될 수 있는 무증상 뇌경색(silent cerebral infarction)을 체계적으로 검출할 수 있도록 설계됐다.
연구팀은 초기 MRI와 추적 MRI를 함께 입력으로 활용하는 시계열 기반 딥러닝 모델을 구축하였으며, FLAIR MRI를 중심으로 미세 병변 탐지 성능을 평가했다.
그 결과, 제안된 모델은 다양한 임상 데이터에서 높은 정확도로 새로운 뇌경색을 탐지하였으며, 임상적으로 간과되기 쉬운 작은 병변에서도 유의한 성능을 보였다.
초기 및 추적 MRI에서 새롭게 발생한 뇌경색 병변과 인공지능 모델의 탐지 결과를 비교한 예시 / 인천대
또한, 새롭게 발생한 뇌경색의 존재 여부가 환자의 향후 임상 경과와 통계적으로 유의한 연관성을 보이는 것으로 나타나, 인공지능 기반 시계열 MRI 분석이 뇌졸중 환자의 예후 예측 및 장기 관리에 활용될 가능성을 확인했다.
이번 연구는 임상과 공학의 협력을 통해 수행했는데 교신저자인 박성호 교수팀은 임상적 문제 정의와 데이터 구축을 담당했고, 조환호 교수 연구팀은 인공지능 모델 설계 및 분석을 수행했다.
또한 한양대학교구리병원을 비롯해 인제대학교 백병원, 삼성서울병원, 서울아산병원, 고려대학교 안산병원 등 다수의 의료기관이 참여하여 연구 결과의 신뢰성을 높였다.
조환호 교수는 “이번 연구는 공학과 의학의 협력을 통해 실제 임상에서 놓치기 쉬운 변화를 자동으로 탐지하고, 이를 환자 예후와 연결했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 영상 데이터뿐 아니라 다양한 임상 정보를 통합하여 실제 진료에 활용 가능한 인공지능 기반 시스템으로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구결과는 국제학술지 'npj Digital Medicine'에 게재됐다.
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