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서울아산병원-뷰노 AI 기반 치매 질환 예측 연구 AJNR 게재

  • 2020. 12. 29

“서울아산-뷰노 구축한 AI, 뇌 MRI로 치매 예측 성능 입증”

서울아산병원-뷰노 AI 기반 치매 질환 예측 연구 AJNR 게재

 대규모 임상 데이터 기반, 알츠하이머·경도 인지장애 예측 성능 입증

뇌 MRI 기반 조기 치매 감지해 낮은 임상적 활용도 지적된 PET 검사 전 스크리닝 기대

 

[참고이미지] AJNR에 게재된 서울아산병원-뷰노 공동연구 결과 수치
(설명: 인공지능 알고리즘이 뇌 MRI을 기반으로 분석해 제공하는 알츠하이머 질환 진단에 중요한 뇌 영역과 중요도(좌)와 정상 판단에 중요한 뇌 영역과 중요도(우))

 

[2020-12-29] 글로벌 의료 인공지능 솔루션 선도 기업 주식회사 뷰노(대표 김현준)는 자사의 인공지능 알고리즘의 치매 질환 예측 정확도를 검증한 연구가 미국신경영상의학회지(American Journal of Neuroradiology, 이하 AJNR)에 게재됐다고 밝혔다. 이번 연구는 서울아산병원과 뷰노의 브레인 연구팀이 공동 진행했다.

AJNR은 미국신경영상의학회가 발간하는 SCI(과학기술 논문 인용 색인) 급 저널로서 세계적인 권위를 보유하고 있다. 해당 저널에는 매해 뇌 및 척수질환 등 중추 신경계 질환 진단을 포괄하는 신경영상의학 관련 연구논문 300여건이 발표되고 있다.

 

서울아산병원-뷰노 연구팀(이하 연구팀)은 서울아산병원을 비롯한 유수 국내 의료기관에서 수집된 2,727명의 대규모 뇌 MRI 데이터[1]를 기반으로 인공지능 알고리즘의 알츠하이머 질환(AD)과 경도성인지장애(MCI)를 포괄하는 치매 질환에 대한 예측 정확도를 확인했다.

 

연구 결과, 뷰노의 알고리즘은 영역분할(Segmentation) 및 분류(Classification) 2단계의 딥러닝 기술이 적용돼 환자의 뇌 MRI에서 알츠하이머 질환 및 경도인지장애를 높은 정확도로 예측했다. 특히 해당 알고리즘은 0.840-0.982 AUC(곡선하면적)[2]로 알츠하이머 질환을 예측했고, AUC 0.668-0.870로 경도성인지장애를 예측해, 우수한 성능을 보였다.

 

이러한 연구 결과는 해당 알고리즘이 실제 임상 현장의 치매 진단에도 높은 활용도를 보일 것을 시사한다. 조기 치매 검사에 통상적으로 활용되는 PET(양전자 방출 단층촬영) 검사는 뇌 대사 상태를 관찰하거나 뇌의 치매 관련 단백질인 베타 아밀로이드 존재를 확인할 수 있지만, 고가의 비용이 소요되고, 전리방사선(ionizing radiation)이 방출되며, 특수장비가 요구되는 등 임상적 활용도가 제한적이라는 점이 지적되어왔다. 또한 기존 뇌 MRI 검사는 PET 검사 대비 상대적으로 저가이며 방사선 노출이 없지만, 일정 수준 진행된 치매 질환에서만 진단이 용이한 것으로 알려졌다.

 

그러나 뷰노의 알고리즘은 알츠하이머 질환과 경도인지장애와 연관이 깊은 미세한 뇌 위축 정도를 신속하게 의료진에게 제공함으로써,     보다 실질적인 치매 진단 도구가 될 수 있을 것으로 기대된다. 특히 해당 알고리즘은 전 세계적인 뇌 MRI 분석 모델로 알려진 프리서퍼(FreeSurfer)대비 뇌 MRI 분석에 약 수시간에서 약 수 분으로 단축시켜 이번 대규모 연구가 가능한 것으로 알려졌다.[3]

 

이에 따라 본 인공지능 알고리즘이 향후 실제 치매 진단에 활용될 경우, PET 검사 전 스크리닝을 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 기존 진료 현장에서 이뤄지는 기억 및 인지기능 저하 검사 등 다양한 진단 결과와 함께 종합적으로 고려돼, 향후 치매 질환 진료의 정확도를 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.

 

서울아산병원 영상의학과 김상준 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 인공지능 알고리즘을 대규모 임상데이터를 통해 치매 진단 성능을 검증한 것으로서 임상적인 가치가 매우 높다”며, “해당 알고리즘이 후속 연구들을 통해 정교화 과정을 거쳐 추후 임상현장에 도입된다면 국내외 치매 조기 진단에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

 

정규환 뷰노 기술총괄 부사장(CTO)은 “이번 연구는 뷰노의 뇌 MRI 분석기술이 단순히 데이터를 분석하는 데서 더 나아가, 치매 진단에 실질적인 도움이 될 것을 입증한다는 점에서 의미가 있다”며, “이번 연구에서 성능을 검증한 알고리즘을 비롯해, 뇌 질환 관련 의료 인공지능 솔루션의 파이프라인 확장을 위해 노력하겠다”고 말했다.

 

뷰노는 본 연구와 같이 보다 정확한 치매 진단을 할 수 있는 알고리즘 연구 개발을 꾸준히 시행하고 있다. 또한 최근에는 뇌 MRI 기반 치매 진단 보조 솔루션의 임상시험을 성공적으로 종료하는 등 국내 상용화에도 박차를 가하고 있다. 이 밖에도 뷰노는 지난 2019년 6월, 뇌 MRI를 기반으로 132개로 분할된 뇌 영역의 위축 정도를 정량화하는 뷰노메드 딥브레인®(VUNO Med®-DeepBrain®)에 대한 식품의약품안전처 인허가를 획득했고, 이후 2020년 6월에는 해당 솔루션에 대한 유럽 CE 인증을 받은 바 있다.

 

https://lh3.googleusercontent.com/4MedKinRxZtFuH8Sk2b-OKL0jjb6R6j-nEr8yiO1mcSKDwjVxuuxReX6CbH-H2rYkUBQU2pvirO3JOSpIc2PuTqM6x7xW50CrwTUZJC8MKgZjd1XySvXS48dEPj9t7KixfumUHl_xrSldbkxgg

[참고이미지] 뷰노메드 딥브레인® 스크린샷

 

[1] 이번 연구의 데이터에는 총 2,727명의 전체 데이터에는 1,259명의 알츠하이머질환자 및 경도인지장애(MCI) 환자의 MRI가 포함됐음

[2] AUC(Area Under the Curve)는 민감도와 특이도의 상관관계를 복합적으로 확인할 수 있는 그래프로서, 목표값은 1으로 1에 가까울수록 높은 성능을 의미함

[3] 프리서퍼 뇌MR 영상 분석 시간 약 7시간, 뷰노의 MRI 기반 알고리즘 1분 기준

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