KAIST, 뇌졸중 전조 증상 알려주는 AI 개발

성균관대·고려대 안암병원 공동연구…위험 경고 정확도 96.5%

뇌졸중 전조 증상을 분석, 미리 알려주는 인공지능(AI) 뉴럴모델이 개발됐다.

KAIST는 임리사 건설및환경공학과 교수 연구팀이 정조운 성균관대학교 전자전기공학부 교수와 조경희 고려대학교 안암병원 신경과 교수 연구팀과 뇌혈관질환 진단 전 위험단계를 식별하고, 진단이 임박한 위험 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다.

이들은 리본케어가 고령자 1,224명의 주거환경에서 14일 단위로 16주간 수집된 라이프로그 데이터를 활용했다.

뇌질환 경고 AI를 개발한 연구팀. 맨 왼쪽부터 시계방향으로 정조운 성균관대학교 전자전기공학부 교수, 임리사 KAIST 건설및환경공학과 교수, 조경희 고려대 안암병원 신경과 교수, 백정엽 KAIST 응용과학연구소 연수연구원.(사진=KAIST)

연구대상은 건강군 598명, 이후 뇌혈관질환을 진단받은 진단 전 위험군 28명, 기존 진단군 598명으로 구성했다. 활동 패턴, 수면 특성, 일주기 생활리듬, 실내 환경과 개인 건강정보를 종합, AI 모델을 개발했다.

데이터 분석 결과 진단 전 위험단계 식별에서는 밤 10시부터 새벽 2시 사이에 5분 이상 지속적인 움직임이 많고 잠드는 시간이 늦어, 낮 시간과의 차이가 뚜렷하게 구분되지 않는 양상이 주요하게 나타났다고 연구팀은 설명했다.

진단 임박 시기에는 저녁 6시부터 밤 10시 사이의 지속활동 감소, 비활동 증가 및 실내 습도 변화도 중요한 단서로 확인됐다.

임리사 교수는 "AI 모델은 진단 전 위험단계 식별에서 AUPRC 0.85을 기록했다"며 "진단 임박 위험을 96.53%의 정확도로 평가했다"고 말했다.

임 교수는 또 "1년 이상 수집한 데이터이고, 2주 단위로 잘라 분석했을 때가 AI 성능이 가장 좋게 나왔다"고 부연 설명했다.

연구결과는 네이처 포트폴리오가 발행하는 디지털 헬스케어 분야 세계적인 학술지 ‘엔피제이 디지털 메디슨(npj Digital Medicine, IF 15.1)에 게재됐다. 이 학술지는 클래리베이트 평가에서 JCR(저널 인용 보고서) 상위 25%에 드는 Q1 등급이다.