국내 연구진이 뇌졸중 예후를 예측하는 인공지능 기술을 개발했다.
전남대학교 신경과 최강호 교수와 핵의학과-인공지능융합학과 김자혜 교수, 인공지능융합학과 김두영 석사과정생으로 구성된 연구팀은 딥러닝 기술을 활용, 뇌 영상과 임상 정보를 토대로 급성 허혈성 뇌졸중 환자의 향후 1년 내 주요 심뇌혈관 사건 위험도와 시점을 각 환자 개인별로 직접 예측하는 기술을 개발했다고 밝혔다.
뇌졸중은 사망률과 후유증의 비율이 높고, 재발 가능성도 높아 치명적인 질병이다. 특히 급성 허혈성 뇌졸중 후 주요 사망 원인은 주로 심뇌혈관 사건에 기인하는 것으로 알려져 있다.
개인별로 주요 심뇌혈관 사건 위험성을 예측할 수 있다면 사전에 치료 계획을 세워 재발과 사망 가능성을 낮출 수 있다.
기존 예측 방법은 집단 전체의 위험도를 분석하는 방식으로, 개별 환자의 위험성을 예측하기엔 어려웠다.
연구팀은 이러한 단점을 극복하고, 임상에 실제로 적용 가능한 인공지능 기술을 구현했다. 더불어 임상의가 개별 환자의 위험성을 예측해 볼 수 있는 오픈소스 모델을 개발해 활용도를 높였다는데 중요한 의미가 있다.
연구팀은 "뇌졸중 이후 환자에게 제공할 수 있는 정보의 폭이 넓어져 환자의 건강관리 와 의료비 효율성에 기여할 수 있을 것"이라며 "이번 연구 결과를 통해 딥러닝의 실제 임상 적용 가능성을 확인하였고, 더 진보된 인공지능 기술을 개발하기 위해 계속 연구를 이어 나갈 것"이라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제학술지 'Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry'에 게재됐다.