[충청뉴스 이성현 기자] 충남대병원은 의료기기융합연구센터장 구윤서 교수와 충남대학교 의공학교실 Cecilia A. Callejas Pastor 박사가 서울대병원과 어지럼증을 유발하는 대표적인 전정 질환들을 ‘인공지능(AI)을 통해 정확하게 분류할 수 있는 임상 의사결정 지원 시스템’을 개발했다고 8일 밝혔다.
이번 연구 결과는 최근 저명 학술지인 'npj Digital Medicine'에 '전정 질환 진단을 위한 임상 의사결정 지원: 실제 경험 기반 코칭을 결합한 대규모 기계 학습'라는 제목으로 게재됐다.
이번 연구는 2012년부터 2022년까지 서울대병원을 방문한 어지럼증 환자 총 3349명의 임상 데이터를 이용하여 머신러닝 기반의 전정 질환 진단 모델을 개발한 것으로 어지럼증을 유발하는 대표적인 6가지 주요 전정 질환을 구분할 수 있는 고도화된 분류 성능을 입증했다.
특히 임상 전문 지식과 수학적 알고리즘을 결합한 하이브리드 방식을 통해 145개의 문진 항목 중 50개의 핵심 진단 지표를 도출했으며 질환별 특성에 따라 민감도와 특이도를 향상시키도록 인공지능 모델 구조를 최적화했다.
이를 통해 88.4%의 진단 정확도를 실현했으며 이는 진단 신뢰도를 확보하면서도 불필요한 침습적 검사나 치료를 최소화할 수 있는 성과로 평가된다.
해당 임상 의사결정 지원 시스템은 어지럼증을 호소하는 환자의 초진 시 적절한 진료과 배정과 진단 보조에 활용 가능하며, 이를 통해 외래 진료의 질 향상과 환자 대기 시간 단축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
구윤서 교수는 “이번 연구는 기존 연구들이 대부분 1,000명 이하 소규모 환자군과 소수 질환에 국한되었던 한계를 극복하고, 대규모 환자 데이터를 기반으로 실제 진료 프로세스에 적용 가능한 AI 모델을 제시했다는 점에서 차별성을 지닌다”라고 설명했다.
서명환 교수는 “전정 질환은 증상이 복합적이고 병력 청취가 주관적이기 때문에 진단이 까다롭고 진료 시간도 많이 소요되는 분야인데, 이번 연구는 실제 임상현장에서 사용할 수 있는 구조화된 진단 보조 도구를 제시한 것에 의의가 있다”고 말했다.
공동 연구팀은 이번 성과를 바탕으로, 향후 다기관 공동 연구로 확장하고 임상 결정 지원 시스템의 실용화 및 상용화를 위한 후속 연구와 개발도 지속해 나갈 계획이다.
