파킨ソン병은 손 떨림이나 보행 어려움과 같은 운동 장애를 보이는 신경퇴행성 질환으로, 최근 환자 수가 급증하고 있는 것으로 지적되고 있습니다. 이러한 파킨ソン병을 '도형을 그리는 방식'을 통해 높은 정확도로 식별할 수 있는 AI 도구가 개발되었습니다.SNAKE optimised deep neural networks for Parkinson’s disease detection using multimodal handwriting as a digital biomarker | Discover Computing | Springer Nature Linkhttps://link.springer.com/article/10.1007/s10791-026-10507-0The Way You Draw Can Reveal Parkinson's Disease With Up to 99% Accuracy, Study Reveals : ScienceAlerthttps://www.sciencealert.com/the-way-you-draw-can-reveal-parkinsons-disease-with-up-to-99-accuracy-study-reveals파킨슨병의 징후는 다양한 곳에 존재하며, 기존 연구에서는 혈액이나 모발, 귀지 등에서 파킨슨병 위험을 특정할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 또한 말하기 방식이나 정신 상태, 거주지 근처에 있는 매장 등도 파킨슨병과 관련이 있다는 사실이 보고되었습니다. 그럼에도 불구하고 여전히 파킨슨병 진단은 임상 평가에 크게 의존하고 있습니다. 쉽게 구할 수 있는 바이오마커가 부족하다는 점도 파킨슨병의 조기 진단을 어렵게 만드는 요인 중 하나라고 합니다.
이번에 인도 연구진은 간단한 '도형 그리기 테스트' 결과를 바탕으로 파킨슨병을 놀라울 정도로 높은 정확도로 식별하는 AI 도구를 개발했습니다. 필적 및 필기 분석 AI 도구를 기반으로 한 분석은 신경퇴행성 질환의 징후를 감지하기 위한 비침습적 스크리닝 도구로 주목받고 있습니다. 실제로 파킨슨병 환자에게서는 손 떨림이나 손가락 끝의 제어 어려움으로 인해 글씨가 흐트러지거나, 점점 글씨가 작아지는 소자증이라는 증상이 나타나기도 합니다.
이번 연구에서는 브라질 보투카투 의과대학에서 수집한 파킨슨병 데이터셋인 NewHandPD의 데이터가 사용되었습니다. NewHandPD에는 31명의 파킨슨병 환자와 35명의 건강한 대조군이 포함되어 있으며, 피험자는 센서가 탑재된 생체 인식 스마트펜을 사용하여 나선형 소용돌이나 각진 선으로 구성된 뱀 모양의 도형 등을 그렸습니다.
데이터에는 피험자가 그린 도형 외에도 스마트펜이 기록한 피험자의 손 움직임 데이터도 포함되어 있었습니다. 이를 통해 그린 도형의 공간적 특징뿐만 아니라 손가락 끝의 운동 제어나 손의 협응성과 같은 점에 대해서도 분석이 가능했다고 합니다. 아래 이미지는 (a)(b)(d)(e)가 대조군 피험자가 그린 도형이고, (c)(f)가 파킨슨병 환자가 그린 도형입니다. 파킨슨병 환자의 도형을 보면 스마트펜의 미세한 제어에 어려움을 겪고 있음을 알 수 있습니다.
연구 팀이 개발한 멀티모달 딥러닝 프레임워크는 그려진 도형 및 스마트펜이 수집한 데이터를 SNAKE라 불리는 최적化 알고리즘을 사용하여 처리하고, 다양한 AI 모델의 평가를 고려해 가중치를 부여하는 방식이었습니다. NewHandPD의 데이터로 프레임워크를 평가한 결과, 각각의 도형이 파킨슨병 환자에 의해 그려진 것인지, 아니면 건강한 사람에 의해 그려진 것인지를 높은 정확도로 식별할 수 있는 것으로 나타났습니다. 구체적으로는 나선형 도형에서는 97.74%, 각진 사행형 도형에서는 98.95%의 정확도를 발휘했다고 보고되었습니다. 이번 연구에 사용된 데이터셋은 단 66명의 피험자만 포함되어 있기 때문에, 대규모 집단에서의 파킨슨병 임상적 다양성을 정확히 반영하고 있다고 보기는 어렵습니다. 그럼에도 이번 결과는 파킨슨병 감지에 있어 유망한 프레임워크의 가능성을 보여주며, 향후 파킨슨병 진단을 용이하게 하는 데 도움이 될 수 있다고 합니다. 연구 팀은 "이 연구는 전체적으로 신경 질환의 조기 및 접근하기 쉬운 스크리닝에서 AI의 역할 확대를 보여주며, 예방 의학 및 정밀 의학으로의 전환을 뒷받침하는 것입니다. 제안된 프레임워크는 궁극적으로 비침습적이고 저비용이며 원격지에서 접근 가능한 신경학적 스크리닝 및 임상 의사결정 지원에 기여할 가능성이 있습니다"라고 밝혔습니다.
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원문 보기 | 출처: Gigazine