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"AI로 뇌전증 환자 발작빈도 분석"…'이 경우' 치료 더뎌

뇌전증 환자 2586명 대규모 코호트 분석 결과AI로 뇌전증 환자 발작 경과 5가지 유형 도출발병 나이 높고 기간 짧을수록 발작 조절 잘돼 '해마경화증' 동반·남성 환자…발작 오래 지속 뇌전증 환자의 발작 경과에 따른 군집 분포. 서울대병원 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 뇌전증 환자의 발작 빈도 변화를 장기간 분석한 결과, 발작이 빠르게 소실되는 경우부터 치료에도 지속되는 경우까지 서로 다른 다섯 가지 장기 경과 유형이 확인됐다. 이들 경과 유형은 뇌파 검사와 뇌 MRI(자기공명영상) 소견, 뇌전증의 원인 등에서 뚜렷한 차이를 보였으며, 발병 나이와 질환 지속 기간, 일부 혈액 검사 수치 등 초기 진료 정보와도 연관성을 나타냈다.서울대병원은 박경일·이상건 신경과 교수, 김영곤 융합의학과 교수 및 황성은 이대목동병원 교수로 구성된 공동 연구팀이 2008년부터 2020년까지 뇌전증 클리닉에 처음 내원한 환자 2586명을 대상으로 임상 양상과 발작 경과를 약 7.6년간 추적한 대규모