AI의 발전이 실용단계로 넘어오는 가운데, 국내 연구진이 뇌수막염과 뇌염 원인을 조기 진단하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

연세의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 최보규 강사, 세브란스병원 신경과 김경민 교수 연구팀은 뇌수막염과 뇌염 한자들의 초기 데이터를 활용해 원인 진단 정확도 93% 이상인 AI 모델을 개발했다고 27일 밝혔다.

뇌수막염과 뇌염은 중추 신경계에 염증이 발생하는 질환이다. 발생 원인이 매우 다양하고 원인에 따라 증상과 예후도 다양하다. 이 중 원인이 세균성이나 결핵성이라면 사망률도 높다. 치료 후에도 인지기능 장애·뇌혈관 장애경련 발작 반복 등 후유증이 생길 수 있기 때문에 빠른 원인 진단과 치료가 중요하다.

뇌수막염과 뇌염은 배양 검사와 항체검사 등을 이용해 원인을 알 수 있지만 특정 검사는 결과가 나올 때까지 수주 이상 시간이 소요된다. 실제 결과가 나오기까지 증상에 기반한 경험적 치료를 수행하게 되는데 이로 인한 합병증이 발생하기도 한다.

연구팀은 지난 2006년부터 2021년까지 세브란스병원에 내원한 뇌수막염과 뇌염환자 283명의 입원 후 24시간 데이터를 기반으로 자가면역성, 세균성, 결핵성, 바이러스성 중 어느 원인에 해당하는지 진단하는 AI 분류 모델을 개발했다.

AI 분류 모델의 진단 인자로 혈압, 심박수 등 활력 징후에 관한 데이터와 뇌 CT, 흉부 X선, 혈액과 뇌척수액 검사 등 총 77개 데이터가 사용됐다.

이후 세브란스병원 환자 283명과 지난 2008년부터 2022년까지 강남세브란스병원에 내원한 뇌수막염, 뇌염 환자 220명을 대상으로 효과를 검증했다.

연구팀은 AI 모델의 예측 성능을 수신기 작동 특성 곡선(AUROC), 정확도(Accuracy), 정밀도(양성예측도, Precision) 등 5개 지표로 분석했다.

세브란스병원과 강남세브란스병원 환자들을 대상으로 AI 모델의 예측 정확도를 분석한 결과, AUROC가 세브란스병원은 0.94(94%), 강남세브란스병원 0.92(92%)로 높게 나타났다.

AUROC는 어떤 질환을 진단하기 위한 특정 검사도구의 진단 정확도를 나타내는 통계 기법으로 AI 모델의 성능평가 지표로 주로 사용된다. 통상적으로 1에 가까울수록 성능이 뛰어나며 0.8 이상인 경우 고성능 모델로 평가된다. AI 모델의 예측 정확도는 세브란스병원 환자를 대상으로 0.94(94%), 강남세브란스병원은 0.92(92%)에 달했다.

연구팀은 예측 모델의 임상적용 가능성을 확인하기 위해 원인이 확인되지 않은 뇌수막염과 뇌염 환자 1,197명을 대상으로 정확도 검증을 진행했다. 그 결과, 실제 임상에서의 예측과 진단이 93% 이상 일치하는 것으로 나타났다.

또 연구팀은 환자 100명을 별도로 선별해 AI 모델과 타과 전문의, 신경과 전문의의 원인 진단 결과를 비교했다. AI 원인 분류 모델 예측 정확도는 93%로 타과 전문의 예측 정확도 34%, 신경과 전문의 75%와 비교해 높은 정확성을 보였다.

박유랑 교수는 "이번 연구를 통해 뇌염과 뇌수막염의 다양한 원인을 성공적으로 분석하는 인공지능 모델을 구축했다"면서 "향후 AI 진단 모델을 이용해 환자의 뇌염 및 뇌수막염의 발생 원인을 예측함으로써 적절한 치료 방향을 신속히 결정하는데 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.