분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅·배종빈 교수팀이 알츠하이머병의 조기진단에 활용할 수 있는 ‘딥러닝 기반 포천포장이사 알츠하이머병 판별 알고리즘’을 개발했다. 알츠하이머병은 치매를 유발하는 가장 흔한 원인으로 치매 환자의 약 60~80%가 알츠하이머병에 의해 발생한다. 그러나 안타깝게도 강남사다리차 알츠하이머병은 진단이 늦어져 치료와 관리 시점을 놓치는 경우가 적지 않다. 치매는 아직 완벽한 예방과 치료가 불가능한 만큼, 조기 진단을 통해 진행을 늦추는 것이 무엇보다 중요할 수밖에 없다. 연구팀은 분당서울대병원에서 화성사다리차 촬영한 뇌 MRI 영상 자료를 분석해 알츠하이머병 판별 알고리즘을 도출해내는 딥러닝 모델을 설계했다. 이 모델을 이용해 한국인 390명과 서양인 390명의 뇌 MRI 자료를 4:1의 비율로 학습용과 남양주스카이차 검증용 데이터셋으로 구분한 뒤, 학습용 데이터셋을 기반으로 동양인과 서양인 각각의 알츠하이머병 판별 알고리즘을 만들었다. 그다음 검증용 MRI 자료를 통해 해당 알고리즘이 알츠하이머병 여부를 얼마나 정확하게 판별하는지 정확도를 분석했다. 연구 결과, 한국인 혹은 서양인의 동일 인종에서의 판별 정확도는 매우 높은 수준인 것으로 나타났다. 또한 한 사람의 뇌 MRI 분석에 든 시간도 평균 23~24초로 짧았다. 연구진은 “뇌 MRI 자료를 학습해 만들어진 딥러닝 알고리즘은 서로 다른 인종이라 할지라도 상당히 높은 정확도로 알츠하이머병을 판별해 냈다”며 “이번 딥러닝 모델을 계속해 발전시킨다면 다양한 인종에서도 뇌 MRI를 분석해 알츠하이머병을 판별하는데 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.