김남국 서울아산병원 융합의학과 교수팀은 도파민 수송체 영상(DAT PET) 1,934건을 학습한 AI 모델을 개발해 초기 파킨슨병을 본태성 떨림과 구분하는 데 최대 99.7% 정확도를 기록했다. 이 AI는 영상 데이터를 바탕으로 병의 진행 상황을 예측해 실제 변화를 영상으로 보여주는 기능도 갖췄다.
이번 기술은 ‘파운데이션 모델’ 기반으로, 복잡한 뇌 영상을 단계별로 분석하고 노이즈 제거를 반복하는 ‘HWDAE’ 확산모델 인코더를 사용해 기존보다 뛰어난 영상 생성 능력을 보여준다.
또한 다양한 PET 장비와 외부 병원 영상에도 AI 성능이 유지돼 임상 적용 가능성이 입증됐다.
김남국 교수는 “확산모델을 활용한 이번 AI는 파킨슨병 조기 진단과 진행 예측에서 실질적 임상 가능성을 확인했다”며 “향후 다양한 퇴행성 신경질환에 적용할 계획”이라고 밝혔다.
정선주 신경과 교수는 “파킨슨병 진단 정확도를 높인 혁신 기술이며, 환자들이 궁금해하는 질환 예후 영상 생성도 가능해 임상에서 큰 도움이 될 것”이라고 평가했다.
이번 연구는 국제학술지 ‘셀 리포트 메디슨(Cell Reports Medicine)’ 최신호에 발표됐다.
임혜정 하이뉴스(Hinews) 기자
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