환자서 특징적인 움직임 분석…질환 중증도도 일정하게 예측

日 연구팀, 조기발견 기술로서 실용화 계획

[의학신문·일간보사=정우용 기자] 척수가 뼈 등에 의해 압박을 받아 일어나는 경추증을 스마트폰 카메라로 90% 정확도로 구분하는 기술이 개발됐다.

일본 도쿄의치대를 비롯한 연구팀은 인공지능(AI)의 일종인 기계학습을 활용해 환자에 특징적인 손과 손가락의 움직임을 분석함에 따라 경추증을 약 90% 정확도로 판별하는 데 성공하고 조기발견이 가능한 기술로서 실용화할 계획이라고 발표했다.

이 기술은 검사를 받는 사람이 기존 경추증 검사와 마찬가지로 손을 펴거나 접는 동작을 10초 동안 빠르게 반복하면 이 모습을 스마트폰으로 촬영하고 미국 구글이 개발한 손의 움직임을 해석하는 알고리즘으로 분석하는 방법. 이를 통해 손가락 끝과 관절 등 21곳의 위치를 자동으로 추정하고 움직임을 파악한다.

연구팀은 경추증 환자 약 20명과 비환자 약 20명을 촬영해 분석했다. 일부를 AI에 학습시켜 나머지 데이터로부터 증상의 유무를 판단하도록 했다. 그 결과 환자를 환자로서 정확하게 구분하는 감도는 약 90%, 환자가 아닌 사람을 환자가 아니라고 구분하는 특이도도 90%로 높았다. 질환의 중증도도 일정하게 예측할 수 있었다.

새 기술을 활용하면 질환이 의심되는 사람을 스크리닝하기 쉬워진다. 앞으로는 중증도를 예측하는 정확도를 높이고 손 저림이 일어나는 또 다른 질환인 수근관증후군과 구분할 수 있는지도 조사한다 계획이다.

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