히로시마대학의 야마와키 시게토(山脇成人) 특임교수의 연구그룹이 인공지능(AI)을 사용해 뇌졸중 후 우울증 진단에 필요한 억울 기분, 의욕 저하, 불안 등의 증상을 종래보다 높은 정확도로 식별하는 진단 기술을 개발했다고 닛칸코교신문이 보도했다. 우울증은 조기에 치료하면 회복할 가능성이 높은 질병이다. 더 정확한 진단을 조기에 할 수 있으면 증상에 따라 적절한 약과 효과적인 재활이 가능해진다.
연구에서는 히비노병원에서 재활을 받은 뇌졸중 환자 274명을 대상으로 일상생활에서의 동작 자립도, 마비 정도 등을 조사하는 인지·신체 기능 검사와 앙케트를 실시했다.
그 데이터를 AI로 해석한 결과, 일반적인 방법에 비해 비교적 높은 정확도로 억울 기분, 의욕 저하, 불안 증상을 식별할 수 있었다고 한다.
스트레스를 지각하는 강도를 나타내는 지표가 이 3가지 기분 장애 식별과 가장 연관성이 높다는 것으로부터 뇌졸중에 의해 뇌의 특정 신경 영역이 손상하면 조금씩 스트레스에 대한 적응력이 낮아져서 우울증을 발증한다는 것도 알았다. 이러한 성과는 영국 과학지 사이언티픽 리포츠에 게재되었다.
뇌졸중 후의 환자는 약 절반이 우울증에 걸리는데, 이제까지는 우울해지는 게 당연하다고 생각되어 간과되어 왔다.
연구그룹은 앞으로 임상시험 수를 늘리고, 자기공명단층촬영장치(MRI) 등을 검사에 추가해 진단 기술의 정확도를 높이는 것 외에도, 태블릿 단말기 등으로 간단히 진단할 수 있는 방법도 개발해 갈 계획이라고 한다.