인천대 조환호 교수팀, '무증상 뇌경색' 자동 탐지 AI 모델 개발

인천대 조환호 교수 연구팀, 한양대 구리병원 박성호 교수팀과 협력

'무증상 뇌경색' 자동 탐지 AI 모델 개발

왼쪽부터 인천대학교 조환호 교수(제1저자), 한양대학교 구리병원 신경과 박성호 교수(교신저자). (사진제공=인천대학교)

컨슈머타임스=안우진 기자 | 의료 현장에서 놓치기 쉬운 '무증상 뇌경색'을 인공지능(AI)이 MRI 영상을 비교 분석해 자동으로 찾아내는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

인천대학교 전자공학부 조환호 교수팀과 한양대학교구리병원 신경과 박성호 교수팀은 시계열 딥러닝 기법을 활용한 신규 뇌경색 병변 탐지 모델을 구축했다고 밝혔다.

이번 연구의 핵심은 일정 시간차를 두고 촬영된 두 시점의 MRI 영상을 대조해 기존에는 없던 새로운 병변을 검출하는 데 있다.

특히 환자가 자각 증상을 느끼지 못해 간과하기 쉬운 '무증상 뇌경색(silent cerebral infarction)'까지 체계적으로 잡아낼 수 있도록 설계된 것이 특징이다.

연구팀은 초기 MRI와 추적 MRI 데이터를 동시에 입력값으로 사용하는 시계열 기반 모델을 설계하고 FLAIR MRI 영상을 중심으로 미세 병변에 대한 정밀 분석을 수행했다.

그 결과 해당 AI 모델은 임상 데이터 분석에서 높은 정확도를 기록하며 미세한 뇌경색 흔적을 유의미하게 식별해냈다.

단순 탐지를 넘어 임상적 가치도 확인됐다. 연구 결과에 따르면 AI가 탐지한 신규 뇌경색의 존재 여부는 환자의 향후 임상 경과와 통계적으로 밀접한 연관성을 보였다.

이는 AI 모델이 뇌졸중 환자의 예후를 예측하고 장기적인 관리 전략을 수립하는 데 중요한 지표가 될 수 있음을 시사한다.

이번 성과는 의학과 공학의 긴밀한 협력을 통해 도출됐다. 박성호 교수팀이 임상 정의와 데이터베이스 구축을, 조환호 교수팀이 알고리즘 설계와 분석을 전담했다.

여기에 인제대 백병원, 삼성서울병원, 서울아산병원, 고려대 안산병원 등 다수의 대형 의료기관이 참여해 연구의 객관성과 신뢰성을 확보했다.

관련 논문은 지난 3월 세계적 권위의 학술지인 'npj 디저털 메디슨(npj Digital Medicine, IF 15.1)'에 게재됐다. 해당 저널은 JCR 기준 헬스케어 과학 및 서비스 분야 상위 0.3%에 해당하는 독보적인 매체다.

조환호 인천대 교수는 "이번 연구는 실제 진료 현장에서 간과하기 쉬운 변화를 자동 탐지하고 이를 환자의 예후와 직접 연결했다는 점에서 큰 의미가 있다"며 "앞으로 영상 외에도 다양한 임상 데이터를 결합해 실제 의료 현장에서 즉각 활용 가능한 지능형 시스템으로 고도화할 계획"이라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 뇌과학 선도융합기술개발사업과 인천대학교의 지원으로 수행됐다.

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