국내 연구진이 인공지능 기법을 활용, 뇌졸중 환자 인지능력 및 신체기능 상태를 파악하고 우울증의 발생과 치료효과를 예측하는 모델을 개발해냈다.

단국대병원 재활의학과 현정근 교수팀은 27일 '뇌졸중 환자 우울증 발생‧치료 효과 예측모델'을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 SCI급 국제학술지인 '임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)' 4월호에 게재됐다.

우울증은 뇌졸중 환자에서 가장 흔하게 발생하는 정신 질환으로, 우울증에 걸린 환자들은 재활치료를 받으려는 의지나 효과가 떨어지고, 신체기능을 회복하는데 큰 걸림돌이 되곤 한다.

이러한 증상을 조기에 발견한다면 환자의 예후를 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다.

현정근 교수팀은 기존 통계적인 방법이 아닌 최신 인공지능 기법을 이용해 뇌졸중 환자의 인지능력과 신체기능 상태를 학습해 우울증 발생과 치료효과를 예측할 수 있도록 했다.

연구책임자인 현정근 교수는 "뇌졸중의 예방이나 조기 발견을 위해서 예측 인자들을 발굴하는 연구들은 기존에도 많이 있었으나, 이번 연구는 기존의 통계적인 방법보다는 최신 인공지능 기법을 이용했다"고 설명했다.

그는 "뇌졸중 초기에 인지능력이나 신체기능이 떨어진 환자들의 우울증 발생을 조기에 예측할 수 있을 것"이라며 "또 기존의 통계 방법으로는 불가능했던 우울증 예측모델에 다양한 머신러닝 기법을 도입해 진료현장에서도 사용할 수 있도록 고안됐다는 점에서 연구의 의미가 크다"고 강조했다.

한편, 현정근 교수는 척수손상을 비롯한 신경손상 환자들의 진료와 임상 및 기초연구를 병행하고 있다.

최근 인공지능을 활용한 다양한 예측모델을 개발하고 있다. '당뇨병 환자의 신경근병증 예측모델 개발', '절단환자의 지능형 의수 개발을 위한 뇌파 및 근전신호 예측 인공지능 알고리즘 개발' 등에 대해 SCI급 저널에 발표하고, 특허 출원을 진행하기도 했다.