건국대병원 재활의학과 엄경은 교수. 제공=건국대병원
안면마비 환자가 스마트폰 카메라 하나로 집에서 스스로 증상을 진단하고 재활 운동을 수행할 수 있는 환경이 마련된다. 건국대병원 재활의학과 엄경은 교수팀은 인공지능(AI) 기반 안면마비 자동 진단 및 자가 재활 플랫폼 개발 연구가 한국연구재단 신진연구 국책과제로 선정돼 본격적인 연구에 착수했다고 밝혔다.
흔히 '구안와사'로 불리는 안면마비는 한쪽 얼굴 근육이 갑작스럽게 마비되는 질환이다. 전체 인구의 1~2%가 경험할 만큼 결코 드문 병이 아니지만, '목숨과는 관계없다'는 인식으로 치료를 미루다 후유증이 남는 사례가 적지 않다.
안면마비 환자의 20~30%는 치료 이후에도 마비 증상, 얼굴 비대칭, '부정연합운동(synkinesis)' 등 후유증을 겪는다. 부정연합운동은 눈을 감으려 할 때 입꼬리가 함께 움직이는 등 비정상적인 신경 연결을 의미한다. 특히 가장 흔한 형태인 '벨(Bell) 마비' 환자의 70% 이상은 자연 회복되지만, 초기 치료가 지연된 중등도 이상 환자의 경우 만성화 위험이 크게 높아진다.
이처럼 예후가 초기 대응에 크게 좌우되는 질환 특성상 조기 진단과 재활 치료의 중요성이 강조돼 왔다. 전문가들은 "조기 진단과 조기 재활이 예후를 결정한다"고 설명한다.
현재 임상에서 가장 널리 사용되는 안면마비 평가 도구는 'Sunnybrook 안면 등급 시스템'이다. 의료진이 눈썹 올리기, 눈 감기, 미소 짓기, 코 주름, 입술 오므리기 등 5가지 표정을 수행하도록 한 뒤 좌우 대칭성과 부정연합운동 여부를 평가하는 방식이다.
다만 해당 평가는 고도로 훈련된 임상가의 주관적 판단에 의존한다는 한계가 있다. 영상 기반 얼굴 분석 기술이 발전하고 있지만, 정지된 이미지 중심으로 기초적인 비대칭만 측정하거나 미세한 움직임을 충분히 반영하지 못하는 점도 제한 요인으로 지적돼 왔다.
엄경은 교수팀은 이러한 한계를 보완하기 위해 AI 기반 안면마비 진단 기술 개발에 착수했다. 엄경은 교수는 "안면마비는 증상이 갑작스럽게 나타나지만 환자 대부분이 '며칠 지나면 낫겠지' 하고 병원 방문을 미루는 경우가 많다"며 "AI 진단 도구를 통해 증상 발생 초기부터 중증도를 스스로 확인하고 신속히 의료진을 찾을 수 있는 계기를 마련할 수 있다"고 밝혔다.
이번 연구는 기술적 측면뿐 아니라 의료 접근성 개선이라는 측면에서도 의미가 크다. 안면마비는 재활 치료가 예후를 좌우하지만, 실제로 환자가 꾸준히 병원을 방문하며 치료를 이어가기 어려운 경우가 많다. 지방·농어촌 거주자, 거동이 불편한 환자, 일상 일정으로 통원이 어려운 환자 등 다양한 제약이 존재한다.
연구팀이 개발 중인 플랫폼은 스마트폰·PC·태블릿 등 개인이 보유한 기기를 활용해 가정에서도 AI 기반 재활 코칭을 받을 수 있도록 설계된다. 의료진은 해당 플랫폼을 통해 환자의 재활 수행 데이터와 회복 경과를 원격으로 확인하고, 이에 기반한 맞춤형 치료 계획을 제시할 수 있다.
연구팀은 해당 기술이 향후 디지털치료제(DTx, Digital Therapeutics) 및 모바일 헬스케어 서비스로 확장될 수 있을 것으로 보고 있다. 또한 안면마비를 넘어 안면신경계 질환 전반에 적용 가능한 플랫폼으로 발전할 가능성도 제시했다.
엄경은 교수는 재활의학과 전문의로서 10년 이상 안면신경마비와 말초신경 축삭손상 평가, 전기생리학적 진단(EMG/NCS) 분야에서 임상 경험을 축적해 왔다. 아울러 딥러닝 기반 연하장애 자동 분석 연구, Microsoft Kinect를 활용한 3D 모션 분석 연구, 유방암 수술 환자 대상 모바일 헬스 운동 재활 플랫폼 개발 등 다양한 디지털 헬스 연구를 수행해 왔다.
특히 연하장애 연구에서는 일상 대화 음성을 AI로 분석해 개인 단위 진단 정확도 90%를 달성하고, 이를 국제 학술지 Scientific Reports에 발표하며 AI 기반 기능 평가의 임상 적용 가능성을 입증한 바 있다. '일상 데이터 기반 기능 장애 정량 진단'이라는 연구 개념은 이번 안면마비 연구에도 적용된다.
안면마비 후유증은 단순한 외형 변화에 그치지 않는다. 눈이 완전히 감기지 않을 경우 각막 손상이 발생할 수 있으며, 입술 비대칭은 음식물 섭취와 발음 기능에도 영향을 미친다. 또한 표정 변화는 감정 표현과 직결되는 만큼, 얼굴 비대칭이 지속될 경우 환자의 대인관계와 심리적 상태에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
연구팀은 이번 플랫폼을 통해 ▲조기 진단율 향상 ▲재활 치료 지속성 확보 ▲의료 접근성 격차 완화 등 세 가지 효과를 기대하고 있다. 환자가 촬영한 영상으로 즉각적인 중증도 평가가 가능해지고, AI 기반 피드백을 통해 재활 참여도가 높아지며, 지역·환경에 따른 의료 격차를 줄일 수 있다는 설명이다.
연구팀은 이번 국책과제를 통해 3년 내 실제 환자에게 적용 가능한 수준의 AI 기반 안면마비 통합 시스템을 구축한다는 목표다. 이후 의료기기 인허가 및 디지털치료제 사업화를 통해 기술 적용 범위를 확대할 계획이다.
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