어지럼증을 일으키는 대표 질환 중 하나인 메니에르병을 인공지능(AI)으로 진단할 수 있는 기술이 개발됐다.

삼성서울병원 이비인후과 정원호·조영상 교수, 스마트헬스케어연구소 AI연구센터 조백환 교수팀은 내이MRI로 얻은 이미지를 인공지능으로 분석해 메니에르병을 감별 진단하는 기본 모델을 세계에서 처음으로 만드는데 성공했다.

이번 연구는 사이언티픽 리포트(Scientific Reports, IF 4.122) 최근호에 게재됐다.

메니에르병은 심한 어지러움, 청력 소실, 이명, 이충만감 등 증상이 반복되며 삶의 질을 떨어뜨리는 대표적인 질환 중 하나로 아직 정확한 발병 이유는 밝혀지지 않았다.

▲ 조백환 교수

내림프액 순환의 문제로 인한 내림프수종(endolymphatic hydrops)이 주요 원인으로 꼽히고 있다.

현재까지 진단은 청력 검사 및 주관적인 증상이 기준이었으나, 최근 조영증강 내이 MRI의 발달로 점차 영상학적 검사의 중요성이 높아지고 있는 추세다.

주요 병원에서 이와 같은 내이 MRI를 활용하고 있으나, 사람 손으로 일일이 내림프수종의 정도를 계산하기에 복잡할 뿐더러 시간이 많이 걸리는 단점이 있다.

연구팀은 이미지 학습과 패턴 처리에 유용한 CNN 알고리즘을 이용해 ‘INHEARIT 모델’을 만들었다.

이 모델은 딥러닝 기술을 활용해 촬영된 내이 MRI 영상을 분석, 자동으로 달팽이관과 전정기관을 나누고, 각 영역별로 내림프수종이 차지하는 비율을 계산토록 설계됐다.

연구팀은 해당 모델을 검증하기 위해 실제 환자 124명의 MR 영상에서, 영상의학과 및 이비인후과 전문의가 계산한 결과와 인공지능이 계산한 결과를 비교했다

숙련된 전문의가 직접 계산한 결과와 인공지능의 계산 결과의 일치도(급내상관계수)는 0.971로 매우 높았다.

연구팀은 “메니에르병은 환자의 주관적인 병력 청취에서 시작해 최근 MRI까지 일부 활용하고 있지만 여전히 불확실하고 진단에 시간과 노력이 많이 든다”면서 “인공지능 모델이 개발됨에 따라 진단 정확도와 신속성을 높일 수 있게 돼 환자들의 고통을 덜어주는 데 도움이 될 것”이라고 기대했다.