[로이슈 전여송 기자] 삼성서울병원은 본원 신경과 윤진영 교수와 AI연구센터 유학제 박사 연구팀이 파킨슨병 환자의 낙상 위험을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.

이번 연구는 보행 지표와 임상 정보를 통합 분석해 낙상 위험이 높은 환자군을 구별하는 AI 기술 개발을 골자로 하며, 연구 결과는 국제학술지 ‘npj Parkinson’s Disease’ 최근호에 게재됐다.

파킨슨병은 운동 기능을 조절하는 뇌 신경세포가 점차 소실되는 질환으로, 질환이 진행될수록 보행 장애와 균형 저하가 심해질 수 있다. 환자의 상당수가 낙상을 경험하며, 낙상은 골절과 입원, 활동성 저하로 이어질 가능성이 있다.

연구팀은 총 468명의 참여자 가운데 데이터가 완비된 396명을 분석했다. 삼성서울병원 환자군 298명은 학습 데이터로, 고려대학교 안산병원 환자군 98명은 외부 검증 데이터로 활용했다. 대상자는 낙상 경험 여부에 따라 낙상 경험군과 비경험군, 건강 대조군으로 분류됐다.

분석에는 임상 평가 자료와 전자식 보행분석 장비 ‘GAITRite’로 측정한 보행 속도, 보폭, 걸음 패턴 등의 데이터가 사용됐다. 연구팀은 통계 기반 특징 선택과 중요도 기반 특징 선택 방식을 적용해 주요 변수를 선별한 뒤 7개 머신러닝 알고리즘의 성능을 비교 평가했다.

그 결과 통계 기반으로 주요 변수를 선별한 ‘엑스트라 트리 분류 모델’이 가장 높은 성능을 보였다. 내부 검증 정확도는 88%, 외부 검증 정확도는 89%로 나타났다.

연구팀은 다른 기관 환자군에서도 유사한 결과가 확인돼 모델의 재현 가능성을 확인했다고 설명했다.

윤진영 교수는 “임상 정보와 보행 데이터를 함께 활용해 비교적 보편적으로 적용 가능한 낙상 예측 모델을 확인했다”며 “향후 파킨슨병 환자의 낙상 예방과 맞춤형 관리에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr