뇌수막염, 인공지능으로 초기에 찾아낸다

뇌수막염, 인공지능으로 초기에 찾아낸다

 

 

 

 

뇌수막염 원인, 인공지능으로 초기에 찾아낸다

 

서울, 7월 27일 - 연세대 의과대학 의생명시스템정보학과 박유랑 교수와 최보규 강사, 그리고 세브란스병원 신경학과 김경민 교수는 27일, 뇌수막염과 뇌염 환자들의 초기 데이터를 활용하여 93% 이상의 정확도로 인공지능 모델을 개발했다고 발표하였습니다.

 

이 연구 결과는 국제 저명 학술지 'eClinical Medicine' (IF 17.033)에 최신호에서 발행되었습니다. 뇌수막염과 뇌염은 중추신경계의 염증을 일으키는 질병으로, 감염 원인을 확인하기 위해 배양 검사와 항체 검사가 사용됩니다. 그러나 이러한 검사는 수 주 혹은 그 이상의 시간이 소요될 수 있으며, 이로 인해 증상 기반의 경험적 치료가 진행되어 합병증이 발생할 수 있습니다.

 

이번 연구팀은 2006년부터 2021년까지 세브란스병원을 방문한 283명의 뇌수막염과 뇌염 환자들의 입원 후 24시간 데이터를 기반으로 자가면역, 세균, 결핵, 바이러스 네 가지 원인을 구분하는 인공지능 분류 모델을 개발하였습니다. 혈압, 맥박 등 체질 정보, 뇌 CT, 흉부 X선, 혈액과 뇌척수액 검사 등 77가지 데이터가 모델의 진단 요소로 사용되었습니다.

 

 

인공지능 모델 분석 방법

 

이후 연구팀은 이 모델의 효과를 세브란스병원과 강남 세브란스병원에서 각각 283명과 2008년부터 2022년까지 방문한 220명의 뇌수막염과 뇌염 환자들에게 검증하였습니다. 연구팀은 인공지능 모델의 성능 평가를 위해 수신자 조작 특성 곡선 (AUROC), 정확도 (Accuracy), 정밀도 (양성 예측 값, Precision) 등 5가지 지표를 분석하였습니다.

 

AUROC는 특정 질병의 진단을 위한 검사 도구의 정확도를 나타내는 통계 기법으로, 주로 인공지능 모델의 성능을 평가하는 지표로 사용됩니다. 이 값이 1에 가까울수록 성능이 우수하며, 0.8 이상인 경우 높은 성능 모델로 평가됩니다. AI 모델의 예측 정확도(AUROC)는 세브란스병원 환자에서 0.94(94%)이며, 강남 세브란스병원 환자에서 0.92(92%)에 이릅니다.

 

검증 결과 예측율 93% 이상 일치

 

또한 이 예측 모델의 임상 적용 가능성을 확인하기 위해 원인을 확인하지 못한 1,197명의 뇌수막염과 뇌염 환자들에 대한 정확도 검증도 실시하였습니다. 결과적으로 실제 임상에서의 예측과 진단이 93% 이상 일치하는 것으로 확인되었습니다.

 

연구팀은 또한 별도로 100명의 환자를 선정하여 AI 모델과 다른 전문가들 및 신경과 의사들의 원인 진단 결과를 비교했습니다. AI 원인 분류 모델의 예측 정확도는 93%로, 다른 전문가들의 34%와 신경과 의사들의 75%와 비교하여 높음을 확인하였습니다. "이번 연구를 통해 뇌염과 뇌수막염의 다양한 원인을 성공적으로 분석하는 인공지능 모델을 구축했습니다"라며 박유랑 교수가 말했습니다. "이를 통해 의사들이 의사결정에 활용할 수 있기를 바랍니다,"라고 덧붙였습니다.

 

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연구 결과의 전망

 

이러한 연구 결과는 미래의 의료 분야에 새로운 희망을 안고 있습니다. 뇌염과 뇌수막염과 같이 치명적인 질병을 조기에 정확하게 진단하여 치료하는 것은 의료진과 환자들에게 큰 도움이 될 것입니다. 또한 인공지능의 발전으로 다른 다양한 의료 분야에도 큰 변화가 기대됩니다. 하지만 이러한 기술 도입에는 적절한 조치와 윤리적 접근이 필요하며, 의료 기술의 발전과 함께 인간 중심의 소중한 가치를 지켜나가는 것이 중요합니다. 이러한 기대와 우려가 함께하는 연구 결과를 토대로 우리는 미래의 의료 산업이 건강하게 발전할 수 있기를 기대합니다.

 

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