[팜뉴스=우정민 기자] 경희대학교병원 신경과 안태범·유달라 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 파킨슨병의 진단 정확도를 높이고 병의 진행 단계까지 분류할 수 있는 새로운 기법을 개발했다. 이번 연구는 한국과학기술연구원(KIST) 지능·인터랙션연구센터 정다운·문경률 박사와의 공동연구로 진행됐으며, 그 결과는 SCI급 저널인 NPJ DIGITAL MEDICINE(분야 상위 1%, 영향력지수 IF 12.4)에 게재됐다.

파킨슨병은 지금까지 환자의 증상 관찰, 병력 청취, 약물 반응 평가 등을 통해 진단하는 방식이 주를 이뤘으나, 이 과정에는 평가자의 주관이 개입되어 객관성과 정확도에 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기되어 왔다. 이에 연구팀은 진단의 표준화와 객관화 방안을 모색하고자, 질환 진행 정도에 따라 5단계로 분류된 파킨슨병 환자 188명과 건강한 대조군 22명 등 총 210명을 대상으로 10초간 정적인 자세를 유지하는 균형 테스트를 실시했다.

이 과정에서 연구팀은 보행분석장비를 활용해 압력중심(Center of pressure, CoP) 데이터를 수집했고, 이를 통해 총 37가지의 움직임 특성을 관찰했다. 특히 ▲신체 중심의 안정성 ▲균형 유지 패턴의 일관성 ▲미세 떨림의 빈도 등에서 뚜렷한 차이를 확인할 수 있었다. 이후 해당 데이터를 머신러닝 알고리즘에 학습시켜 파킨슨병 유무와 병기(病期)를 판별할 수 있는 진단 모델을 구축했다.

안태범 교수는 “단 10초간의 정적 균형 테스트만으로 파킨슨병 여부는 물론, 그 진행 단계를 정확히 분류할 수 있다는 점은 기존의 걷기나 움직임 기반 진단법보다 간편하면서도 객관성이 높다는 데 큰 의의가 있다”며 “이를 통해 향후 예측 기반 조기 진단과 환자 맞춤형 치료 전략 수립이 가능해질 것”이라고 강조했다. 그는 이어 “향후에도 최첨단 IT 기술을 융합한 후속 연구를 지속해 파킨슨병 진단의 새로운 기준을 제시하고자 노력할 것”이라고 덧붙였다.

한편, 이번 연구의 제목은 ‘정적 서기 자세를 활용한 파킨슨병 및 그 진행 단계의 식별(Identifying Parkinson’s disease and its stages using static standing balance)’이다.