질병관리청은 2026년 1월 23일 한국인 뇌질환 데이터를 기반으로 한 치매와 파킨슨병 조기진단 연구에서 주요 성과를 도출했다고 밝혔다. 국가뇌연구센터가 주도한 이 연구는 한국인의 유전적·환경적 특성을 반영한 대규모 데이터를 활용해 인공지능(AI) 기반 진단 모델을 개발한 결과다.
뇌질환은 고령화가 진행되는 한국 사회에서 심각한 공중보건 문제로 부상하고 있다. 치매와 파킨슨병은 대표적인 신경퇴행성 질환으로, 초기 증상이 모호해 조기진단이 어렵다. 이에 질병관리청은 국가뇌질환 데이터베이스(K-Brain DB)를 구축·활용해 한국인 맞춤형 진단 기술 개발에 나섰다. K-Brain DB에는 MRI 영상, 인지검사 결과, 음성 데이터 등 10만 건 이상의 뇌질환 관련 빅데이터가 축적돼 있다.
이번 연구의 핵심 성과는 치매 조기진단 모델이다. 연구팀은 MRI 뇌 영상과 인지검사 데이터를 결합한 딥러닝(심층학습) 알고리즘을 적용했다. 이 모델은 경도인지장애(MCI) 단계에서 치매로 진행될 가능성을 90% 이상의 정확도로 예측한다. 기존 서구 중심 모델과 달리 한국인의 뇌 구조와 인지 패턴 차이를 반영해 더 높은 신뢰성을 보였다.
파킨슨병 조기진단 모델도 주목할 만하다. 환자의 음성 데이터를 분석하는 딥러닝 모델로, 발성 패턴의 미세한 변화를 포착한다. 초기 파킨슨병 환자에서 85%의 정확도를 기록했으며, 비침습적(비수술적) 진단 방법으로 실용성이 높다. 연구팀은 연세대학교, 서울대학교 등 국내 주요 의료기관과 협력해 임상 데이터를 검증했다.
질병관리청 관계자는 "이 연구 성과는 한국인 특화 데이터를 통해 조기진단의 정확성을 높인 사례"라며 "향후 병원 현장에 적용해 환자 예후 개선에 기여할 것"이라고 밝혔다. 연구 결과는 학술지에 게재될 예정이며, K-Brain DB의 공개 확대를 통해 후속 연구를 촉진할 계획이다.
고령 인구가 1,000만 명을 넘는 초고령 사회로 진입 중인 한국에서 뇌질환 조기진단은 국가적 과제다. 이번 성과는 AI와 빅데이터를 결합한 정밀의료의 모범 사례로 평가된다. 국민들은 뇌 건강 관리를 위해 정기 검진을 권고받고 있다.
