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연세의료원의 연구팀이 중추신경계 급성 염증의 원인을 조기에 분류하고 예후를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델 개발에 성공했다. (사진 = 연세의료원)

(서울=NSP통신) 문석희 기자 = 연세의료원이 중추신경계 급성 염증의 원인을 조기에 분류하고 예후를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델 개발에 성공했다.

연구팀에 따르면 원인 예측에서는 최대 99%, 예후 예측에서는 최대 94%에 달하는 예측 정확도를 보였다.

연구팀은 뇌척수액 내 면역세포의 삼차원 구조 이미지를 활용해 중추신경계 질환의 감염 원인과 예후를 예측할 수 있는 모델을 개발했다.

이번 개발을 담당한 연구팀은 박유랑 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 교수, 김경민 세브란스병원 신경과 교수, 최보규 강남세브란스병원 신경과 강사로 구성됐다. 이번 연구는 현대차 정몽구 재단 보건의료 R&D 지원을 받아 수행됐다.

연구팀은 세브란스병원에 내원한 14명의 중추신경계 감염 환자로부터 총 1427개의 뇌척수액 면역세포의 3D 영상을 수집했다. 수집한 면역세포 구조의 이미지를 활용해 감염 원인과 예후를 예측하는 딥러닝 모델을 구축했다.

연구팀이 딥러닝 모델의 성능을 평가한 결과 면역세포 1개를 대입했을 때 감염 원인 예측 정확도에서 89%의 성능을 보였다. 신경 질환 환자의 예후 예측 정확도는 79%로 나타났다.

특히 각각의 예측 성능은 딥러닝 모델에 더 많은 세포 이미지를 대입할수록 정확도가 높아졌다. 면역세포 5개를 대입했을 때는 감염 원인 예측 정확도는 99%, 예후 예측 정확도는 94%로 상승했다.

또한 연구팀은 딥러닝 모델이 세포핵 주변의 구조 차이를 통해 예후와 원인을 예측한다는 것을 확인했다. 이때 세포의 질량, 부피, 단백질 밀도 등 정량적 지표가 예측에 중요한 요소로 활용됐다.

박유랑 교수는 “이번 연구는 중추신경계 감염 환자의 원인과 예후를 예측하는데 뇌척수액 내 면역 세포의 3차원 이미지를 활용한 첫 사례”라며 “연구에서 제시한 딥러닝 모델이 환자 진단과 예후 예측에 필요한 시간을 단축하는데 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다”고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)에 게재되며 6월호 표지로 선정되기도 했다.

NSP통신 문석희 기자(shmoon@nspna.com)

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