인공지능(AI)을 이용해 파킨슨병 환자의 뇌심부자극술 예후를 약 80% 정확도로 예측한 연구 결과가 나왔다.

서울대병원 백선하·김희찬·선석규 교수와 세종충남대병원 박광현 교수 공동연구팀은 AI 딥러닝 기법으로 뇌심부자극술을 받은 파킨슨병 환자 34명의 수술 결과를 예측한 연구를 수행해 발표했다.

뇌심부자극술은 파킨슨병의 대표적 증상인 떨림, 강직, 자세불안, 보행장애 등 증상 발현을 억제하기 위해 시행한다. 뇌의 이상 부분에 미세전극을 넣고 자극을 줘 신경회로를 조절하는 방식으로, 전극을 삽입할 적절한 표적을 찾는 게 가장 중요하다.

연구팀은 미세전극을 통해 얻은 신호를 AI 딥러닝으로 분석한 결과와 실제 수술 후 환자의 호전 정도를 비교했다.

수술에서 좌우 뇌에 전극을 각각 삽입하는 만큼 AI 알고리즘 내에도 다중구조를 구현해 좌우 비율을 다르게 적용했다.

이렇게 구현한 AI 분석 결과와 실제 환자 결과를 비교했을 때 AI의 예측 정확도는 좌우 비율 5:1 또는 6:1에서 최대 80.21%에 달하는 것으로 나타났다. 실제 뇌신경 기저핵의 기능성 구조와 유사성을 보였단 평가다.

연구팀은 앞으로 더 많은 데이터와 경험이 쌓이면 파킨슨병 치료에 큰 도움이 될 것으로 봤다. 또한 AI를 활용한 임상 의사결정 지원 시스템 개발이 더 활발해질 것으로 전망했다.

서울대병원 신경외과 백선하 교수는 이번 연구가 "파킨슨병 환자의 뇌심부자극술을 시행할 때 최적의 표적을 찾는 새로운 패러다임이 될 것으로 기대한다"고 말했다.

한편, 이번 연구는 국제 학술지 'PLOS ONE' 최근호에 발표됐다.