뇌졸중 환자 390명 MRI 데이터 AI에 학습시켜
의학‧공학 교수 모여 뇌졸중 AI 진단 알고리즘 구축
"빠른 진단‧치료법 제시로 치료 예후 향상 될 것"
전남대학교 연구팀이 뇌졸중 환자의 신속한 진단과 적합한 치료법을 찾는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다. 뇌졸중은 증상발생 이후 3시간 안에 적절한 치료를 받는 것이 가장 중요한 만큼 이번 AI시스템 개발이 골든타임을 잡는 중요한 방법이 될 것으로 보인다.
21일 전남대에 따르면 백병현 영상의학과 교수, 도 루녹(LUU-NGOC DO) 컴퓨터 공학박사, 박일우 공학박사, 양형정 인공지능융합과 교수, 김슬기 인공지능융합과 교수, 윤웅 인공지능융합과 교수로 구성된 전남대 BK21 인공지능융합학과 대학원 연구팀은 딥-러닝(deep learning) 알고리즘을 이용해 뇌졸중을 진단하고 치료방법을 분별할 수 있는 인공지능(AI)시스템을 개발했다.
연구팀은 전남대학교 병원에 내원한 뇌졸중 환자 390명의 확산 가중 자기공명영상(Diffusion weighted MRI) 데이터를 AI에 학습시켰다. 이번에 개발된 AI시스템은 이러한 빅데이터를 바탕으로 뇌졸중 환자의 뇌경색 범위와 치료방법을 단 3초 만에 결정한다.
현재 뇌졸중 진단은 환자의 뇌 자기공명영상(MRI) 사진을 이용해 병변의 크기를 판단하는 ‘ASPECTS’ 방법이 널리 쓰이고 있다. 하지만 숙련된 임상의사가 일일이 MRI사진을 분석, 뇌병변의 위치와 범위를 파악해야하기 때문에 시간이 많이 소요됐다.
전남대 연구팀이 개발한 인공지능 시스템은 자기공명 영상을 통해 ‘ASPECTS 점수’ 87% 이상의 높은 정확도로 최적의 치료법을 찾아낼 수 있다.
특히 응급실에 실려오는 급성 허혈성 뇌졸중 환자에게 신속한 치료가 가능할 것으로 보인다. 연구팀은 “빠른 영상검사 판정이 필요한 허혈성 뇌졸중 환자에게 인공지능 기반의 의료 보조프로그램을 활용함으로써 진단과 치료법 결정에 큰 도움이 될 것”이라며 “이를 바탕으로 관련 연구를 이어갈 것”이라고 밝혔다.
연구결과는 세계적인 과학저널 출판 연구소 MDPI가 발행하는 국제학술지‘Diagnostics’ 최신호에 게재됐다. 논문원제는 Automatic Assessment of ASPECTS Using Diffusion-Weighted Imaging in Acute Ischemic Stroke Using Recurrent Residual Convolutional Neural Network 이다.
[MINI INTERVIEW] 박일우‧백병현 교수
▲ 뇌졸중 AI시스템 개발 동기는
뇌졸중은 뇌경색 범위에 따라 치료방법이 완전히 달라지고, 치료방법에 따라 예후도 많이 달라진다. 뇌경색 범위가 좁아야 혈전 제거술을 쓸 수 있다. 빠른 시간내 치료법을 결정해 진행하는 게 중요하다. 현재는 훈련된 임상의사만이 60장의 MRI 사진을 한장 씩 보면서 뇌경색 범위를 지정하고 치료방법을 결정하고 있다. 그러다보면 골든타임을 놓칠 수가 있고, 지체되면 손상된 뇌 부위가 늘어나 예후가 많이 안 좋아질 수 있다. AI시스템을 도입하면 5~10분이 소요되던 과정을 단 3초 이내로 줄여 골든타임을 확보하고 치료 예후를 향상시킬 수 있다.
▲연구과정은 어땠나
1년 반 정도 연구를 진행했다. 전남대병원에 내원한 뇌졸중 환자를 390여명의 데이터를 모았고, 자체적으로 알고리즘을 구축해 AI 시스템을 만들었다. 연구는 총 6명의 공동연구로 진행했다. 공학·의학 분야 전문가들이 모여 융합된 연구다. 의료현장에 도입할 수 있는 시스템을 개발하기 위해 공동 연구가 필요했다. 임상 의사들과 공학자들이 협력해 좋은 연구를 할 수 있었다. 알고리즘 개발은 MRI 데이터에 맞는 최적의 알고리즘을 찾는 과정이 필요했다. 6개월 동안 여러 알고리즘을 시도했고, 시도 끝에 최적의 알고리즘을 개발했다.
▲향후 계획은
실제 병원에서 뇌졸중 진단 AI 시스템을 사용할 수 있게 하는 게 장기적인 목표이다. AI로 치료 환자 케이스를 정확히 분석해 빠른 시간 내 적합한 치료법을 적용한다면 치료 예후가 많이 향상 될 것이다.
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