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학술/학회


메니에르병, 인공지능 진단 기술 개발

시간, 노력 절감 효과 기대

어지럼증을 일으키는 대표 질환 중 하나인 메니에르병을 인공지능(AI)으로 진단할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 세계 최초로 개발됐다.

 

삼성서울병원 이비인후과 정원호·조영상 교수, 스마트헬스케어연구소 AI연구센터 조백환 교수 연구팀은 내이MRI로 얻은 이미지를 인공지능으로 분석해 메니에르병을 감별 진단하는 기본 모델을 만드는데 성공했다.

 

메니에르병을 진단하기 위해 고안된 딥러닝 기반 인공지능 모델이 나온 것은 처음이다. 이번 연구는 사이언티픽 리포트(Scientific Reports, IF 4.122) 최근호에 게재됐다.

 

메니에르병이란 심한 어지러움과 청력 소실, 이명, 이충만감 등 증상이 반복되며 삶의 질을 떨어뜨리는 대표적인 질환 중에 하나이다.

 

아직 정확한 발병 이유는 아직 밝혀지지 않았지만 내림프액 순환의 문제로 인한 내림프수종(endolymphatic hydrops)이 주요 원인으로 꼽힌다.

 

청각을 담당하는 달팽이관과 평형을 담당하는 전정기관으로 연결된 내이에서 내림프액이 과도하게 증가하면 압력이 높아지고, 해당 기관이 손상 받아 청력 소실과 어지러움을 일으킨다는 것이다.

 

연구팀이 주목한 점도 이 부분이다.

 

현재까지 메니에르병 진단에는 청력 검사 및 주관적인 증상만이 유일한 진단 기준이었으나, 최근 조영증강 내이 MRI의 발달로 점차 영상학적 검사의 중요성이 높아지고 있는 추세다.

 

삼성서울병원을 비롯한 국내 주요 병원에서 이와 같은 내이 MRI를 활용하고 있으나, 사람 손으로 일일이 내림프수종의 정도를 계산하기에 복잡할 뿐더러 시간이 많이 걸리는 단점이 있다.

 

이를 인공지능이 대신할 수 있으면 메니에르병을 보다 빨리 진단할 수 있고, 환자 치료도 적기에 진행 가능하다는 게 연구팀 구상이었다.

 

연구팀은 이 같은 생각을 실현하기 위해 이미지 학습과 패턴 처리에 유용한 CNN 알고리즘을 이용해 ‘INHEARIT(INner ear Hydrops Estimation via ARtificial InTelligence) 모델을 만들었다.

 

INHEARIT 모델은 딥러닝 기술을 활용해 촬영된 내이 MRI 영상을 분석, 자동으로 달팽이관과 전정기관을 나누고, 각 영역별로 내림프수종이 차지하는 비율을 계산토록 설계됐다.

 

연구팀은 해당 모델을 검증하기 위해 실제 환자 124명의 MR 영상에서, 영상의학과 및 이비인후과 전문의가 계산한 결과와 인공지능이 계산한 결과를 비교했다

 

연구팀에 따르면 숙련된 전문의가 직접 계산한 결과와 인공지능의 계산 결과의 일치도(급내상관계수)0.971로 매우 높게 나타났다.

 

바꿔 말하면 사람이 직접 오랜 시간을 들여 계산하는 것과 인공지능이 순식간에 계산한 결과에 큰 차이가 없다는 뜻으로, 그에 따른 시간과 노력을 절감하여 환자 진단과 치료에 좀 더 힘을 쏟을 수 있을 것으로 기대되는 대목이다.

 

연구팀은 메니에르병은 환자의 주관적인 병력 청취에서 시작해 최근 MRI까지 일부 활용하고 있지만 여전히 불확실하고 진단에 시간과 노력이 많이 든다면서 인공지능 모델이 개발됨에 따라 진단 정확도와 신속성을 높일 수 있게 돼 환자들의 고통을 덜어주는 데 도움이 될 것이라고 기대했다.

 

한편, 이번에 개발된 메니에르병 인공지능 기반 진단 모델은 과학기술정보통신부, 삼성서울병원의 지원을 받았다.

 

연구팀은 앞으로 메니에르병이 없는 건강한 사람을 대조군으로 추가 연구해 보다 고도화시켜 나갈 계획이다.

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