노원을지대병원(병원장 유탁근) 신경과 유일한 교수팀은 2015–2020년 6년간 신경병 또는 근육병이 의심돼 근전도 검사를 받았던 환자 57명의 근전도 파형 데이터를 숫자형 데이터로 추출해 인공지능에 적용했다.
이를 바탕으로 정상인, 신경병, 근육병의 근전도 파형과 개별 근육을 인공지능을 통해 분석한 결과 정확도는 88%, 민감도 82%, 양성 예측도 86%로 나타났다. 같은 조건으로 의사 6명은 정확도 69%, 민감도 54%, 양성 예측도 60%를 보였다. 인공지능이 의사보다 정확도는 19%P, 민감도는 28%P, 양성 예측도는 26%P 각각 높았다.
또 인공지능을 통해 환자 한 명이 가진 모든 근육의 근전도를 판독해 최종 진단을 내놓는데 걸린 시간은 1초에 불과했지만 의사들은 평균 30~40분 이상을 썼다.
그동안 인공지능 검사 판독에 관한 연구는 주로 심전도, MRI, X-ray에 대해 이뤄졌으며 근전도 검사 연구는 이번이 처음이다. 신경병과 근육병 환자를 감별하고 진단하는데 중요한 근전도 검사는 의사 개인 간에도 판독 편차가 크다.
유 교수는 “인공지능 판독이 근전도에도 적용된다면 신경 근육 질환자를 더 정확하고 빠르게 진단하는 데 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 과학기술논문 인용색인(SCI)급 저널인 ‘ComputerMethods and Programs in Biomedicine’ 11월호에 게재됐다.