[퍼스튼스=광주 류중삼 기자] 전남대학교 연구팀이 뇌졸중을 자동 진단하고 치료법까지 신속하게 분별할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발해 주목되고 있다.
박일우·백병현 교수, 도 루녹(LUU-NGOC DO)박사(이상 영상의학과)와 양형정 교수(인공지능융합과)로 구성된 전남대 BK21 인공지능융합학과 대학원 연구팀은 딥-러닝 알고리즘을 이용해, 뇌졸중 환자 390명의 확산 가중 자기공명영상(Diffusion weighted MRI) 데이터를 학습시켜 뇌졸중을 진단하고 치료방법을 분별할 수 있는 인공지능(AI)시스템을 개발했다.
현재 뇌졸중 진단은 환자의 뇌 자기공명영상 사진을 이용해 병변의 크기를 판단하는 ‘ASPECTS’ 방법이 널리 쓰이고 있으나, 숙련된 임상의사가 일일이 뇌병변의 위치와 범위를 평가해야하기 때문에 응급실에 실려오는 급성 허혈성 뇌졸중 환자에게는 적용에 어려움이 있었다.
더구나 허혈성 뇌졸중은 신속한 치료가 환자의 예후에 결정적 역할을 하고, 뇌병변의 범위와 크기에 따라 적절한 치료법을 빠르게 결정해야 하는데, 이를 도울 수 있는 인공지능시스템이 개발돼 큰 기대를 낳고 있다.
전남대 연구팀이 개발한 인공지능 시스템은 자기공명 영상을 통해 ‘ASPECTS 점수’ 87% 이상의 높은 정확도로 최적의 치료법을 찾아낼 수 있다.
연구팀은 “빠른 영상검사 판정이 필요한 허혈성 뇌졸중 환자에게 인공지능 기반의 의료 보조그로그램을 활용함으로써 진단과 치료법 결정에 큰 도움이 될 것”이라며 “이를 바탕으로 관련 연구를 이어갈 것”이라고 밝혔다.
김슬기, 윤웅 교수(영상의학과)도 함께 한 이 연구결과는 세계적인 과학저널 출판 연구소 MDPI가 발행하는 국제학술지‘Diagnostics’ 최신호에 게재됐다.
※논문원제: Automatic Assessment of ASPECTS Using Diffusion-Weighted Imaging in Acute Ischemic Stroke Using Recurrent Residual Convolutional Neural Network
※제1저자 : 도 루녹(Luu-Ngoc Do)박사, 백병현 교수
※교신저자: 박일우·양형정 교수
