KAIST, 뇌졸중 전조 증상 알려주는 AI 개발

[지디넷코리아]뇌졸중 전조 증상을 분석, 미리 알려주는 인공지능(AI) 뉴럴모델이 개발됐다.KAIST는 임리사 건설및환경공학과 교수 연구팀이 정조운 성균관대학교 전자전기공학부 교수와 조경희 고려대학교 안암병원 신경과 교수 연구팀과 뇌혈관질환 진단 전 위험단계를 식별하고, 진단이 임박한 위험 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다.이들은 리본케어가 고령자 1,224명의 주거환경에서 14일 단위로 16주간 수집된 라이프로그 데이터를 활용했다.연구대상은 건강군 598명, 이후 뇌혈관질환을 진단받은 진단 전 위험군 28명, 기존 진단군 598명으로 구성했다.

활동 패턴, 수면 특성, 일주기 생활리듬, 실내 환경과 개인 건강정보를 종합, AI 모델을 개발했다.데이터 분석 결과 진단 전 위험단계 식별에서는 밤 10시부터 새벽 2시 사이에 5분 이상 지속적인 움직임이 많고 잠드는 시간이 늦어, 낮 시간과의 차이가 뚜렷하게 구분되지 않는 양상이 주요하게 나타났다고 연구팀은 설명했다.진단 임박 시기에는 저녁 6시부터 밤 10시 사이의 지속활동 감소, 비활동 증가 및 실내 습도 변화도 중요한 단서로 확인됐다.임리사 교수는 "AI 모델은 진단 전 위험단계 식별에서 AUPRC 0.85을 기록했다"며 "진단 임박 위험을 96.53%의 정확도로 평가했다"고 말했다.임 교수는 또 "1년 이상 수집한 데이터이고, 2주 단위로 잘라 분석했을 때가 AI 성능이 가장 좋게 나왔다"고 부연 설명했다.연구결과는 네이처 포트폴리오가 발행하는 디지털 헬스케어 분야 세계적인 학술지 ‘엔피제이 디지털 메디슨(npj Digital Medicine, IF 15.1)에 게재됐다.

이 학술지는 클래리베이트 평가에서 JCR(저널 인용 보고서) 상위 25%에 드는 Q1 등급이다. ...