인공지능 활용 뇌동맥류 발병 위험 예측

안녕하세요. 이노알파입니다.

최근 우리나라에서

인공지능을 활용하여

뇌동맥류 발병 위험을 예측하는

 모델을 개발했다고 합니다.

 

뇌동맥류란,

 뇌혈관 벽에 미세한 균열이 생기고

비정상적으로 부풀어 오른 혈관 질환으로

치명적인 질병 입니다.

 

 

뇌동맥류 발생 시 증상으로는,

1. 극심한 두통

2. 두통과 함께 경련, 발작

3. 구토

4. 신체 마비

5. 사물이 두 개로 보이는 복시 현상 

 발생할 수 있습니다.

김택균 분당서울대병원 신경외과 교수 연구팀은

뇌동맥류 발병 인자 21가지 요소를 통해

뇌동맥류 발병 위험을 예측하는

인공지능모델을 개발했습니다.

 

2009년부터 2013년 사이에

국가건강검진을 시행 받은

약 50만 명의 검진데이터를 활용,

머신러닝을 기반으로

뇌동맥류 발병 위험 예측 모델을 만들었습니다.

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 뇌동맥류 발병 예측 모델은 

연령, 혈압, 당뇨, 심장질환, 가족력 등

뇌동맥류 위험인자로 잘 알려진 요소들 外

체질량지수, 허리둘레, 혈액검사 수치 等

건강검진을 통해 확인할 수 있는

21가지의 요소들이

뇌동맥류 발병에 영향을 주는지를 분석했습니다.

 

심층 신경망 활용하여

고전 통계 방법 대비 높은 예측력을 보이는

인공지능 모델을 개발했습니다.

뇌동맥류 발병 위험도를

다섯 단계로 분류해 예측 성능을 비교한 결과,

가장 낮은 위험도로 예측된 그룹의 발병률은

인구 10만 명 당 1년에 3.2명,

가장 높은 위험도로 예측된 그룹의 발병률은

161명으로 나타나,

50배 높은 뇌동맥류 발병 위험을 보였습니다.

 또한, 환자 개인별 위험 기여도를 평가한 결과,

남녀 모두 연령, 허리둘레, 혈압, 혈당이 증가할수록

뇌동맥류 발병 위험도 높아지는 것을

확인할 수 있었습니다.

 

 그러나 체질량지수, 고지혈증 위험인자는 

남성보다 여성에게서 더 영향을 미치는 것으로 보였는데요.

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신경외과 김택균 교수는

“이번 연구는

국가 단위의 대규모 검진 데이터를 바탕으로

일반 인구에서 어떤 집단이

뇌동맥류에 취약한 위험군인가를

판별해낸 연구라는 점에서 의의가 있다”며

“앞으로 환자들의 의료 이용기록 및

투약내역 등의 데이터를 보강해,

보다 개인화되고 정밀한 위험도 예측 모델을

구축할 예정”이라고 밝혔습니다.