[메디컬프라임 백현석 기자]  충남대학교병원 의료기기융합연구센터장 구윤서 교수와 충남대학교 의공학교실 Cecilia A. Callejas Pastor 박사, 서울대학교병원 이비인후과 서명환 교수 연구팀이 공동연구를 통해 어지럼증을 유발하는 대표적인 전정 질환들을 ‘인공지능(AI)을 통해 정확하게 분류할 수 있는 임상 의사결정 지원 시스템’을 개발했다.

이번 연구 결과는 최근 저명 학술지인 『npj Digital Medicine(IF 15.1, Health Care Sciences & Services 분야 1위)』에 『Clinical decision support for vestibular diagnosis: large-scale machine learning with lived experience coaching(전정 질환 진단을 위한 임상 의사결정 지원: 실제 경험 기반 코칭을 결합한 대규모 기계 학습)』라는 제목으로 게재됐다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐다.

연구는 2012년부터 2022년까지 서울대학교병원을 방문한 어지럼증 환자 총 3,349명의 임상 데이터를 이용하여 머신러닝 기반의 전정 질환 진단 모델을 개발한 것으로, 어지럼증을 유발하는 대표적인 6가지 주요 전정 질환(이석증, 전정편두통, 메니에르병, 체위지속지각어지럼, 기립성어지럼, 전정병증)을 구분할 수 있는 고도화된 분류 성능을 입증했다.

특히, 임상 전문 지식과 수학적 알고리즘을 결합한 하이브리드 방식을 통해 145개의 문진 항목 중 50개의 핵심 진단 지표를 도출하였으며 질환별 특성에 따라 민감도와 특이도를 향상시키도록 인공지능 모델 구조를 최적화했다.

이를 통해 88.4%의 진단 정확도를 실현하였으며, 이는 진단 신뢰도를 확보하면서도 불필요한 침습적 검사나 치료를 최소화할 수 있는 성과로 평가된다.

해당 임상 의사결정 지원 시스템은 어지럼증을 호소하는 환자의 초진 시 적절한 진료과 배정과 진단 보조에 활용 가능하며, 이를 통해 외래 진료의 질 향상과 환자 대기 시간 단축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

메디컬프라임 / 백현석 기자 bc703@naver.com