[메디컬투데이=이재혁 기자] 뇌졸중 환자의 인지 능력과 신체 기능을 파악하고 우울증의 발생과 치료 효과를 예측하는 모델이 개발됐다.
단국대병원 재활의학과 현정근 교수팀이 최신 인공지능 기법을 이용해 뇌졸중 환자의 우울증 발생‧치료 효과를 예측하는 모델을 개발했다고 26일 밝혔다.
우울증은 뇌졸중 환자에서 가장 흔하게 발생하는 정신 질환으로, 우울증에 걸린 환자들은 재활 치료를 받으려는 의지나 효과가 떨어지고, 신체기능을 회복하는데 큰 걸림돌이 되곤 한다. 이러한 증상을 조기에 발견한다면 환자의 예후를 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다.
이에 현정근 교수팀은 연구를 통해 뇌졸중 초기에 인지능력이나 신체기능이 떨어진 환자들의 우울증 발생을 조기에 예측할 수 있는 모델을 개발한 것으로, 기존의 통계 방법으로는 불가능했던 우울증 예측 모델에 다양한 머신러닝 기법을 도입해 진료현장에서도 사용할 수 있도록 고안했다.
현정근 교수는 “뇌졸중의 예방이나 조기 발견을 위해서 예측 인자들을 발굴하는 연구들은 기존에도 많이 있었으나, 이번 연구는 기존의 통계적인 방법보다는 최신 인공지능 기법을 이용해서 뇌졸중 환자의 인지능력과 신체기능 상태를 학습하여 우울증의 발생과 치료 효과를 예측할 수 있다”라고 설명했다.
한편, 이번 연구는 한국전자통신연구원의 복지‧의료ICT연구단과 단국대병원의 공동연구로 진행됐으며, 연구성과는 SCI급 국제학술지인 ‘임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)’ 4월호에 게재됐다.
메디컬투데이(mdtoday.co.kr) 이재혁 기자(dlwogur93@mdtoday.co.kr) 2022-04-26 16:08:15