치매 조기 발견 AI가 책임진다

AI가 누군가가 2년 이내에 치매에 걸릴지 여부를 예측
인공지능 훈련에 미국 환자 15,300명의 데이터를 사용
데이터에서 치매와 관련된 패턴을 찾는 방식으로 작동
잘못된 진단을 감지하여 환자 결과를 개선하는 데 사용

 

AI 시스템이 2년 이내에 치매에 걸릴지 여부를 92%의 정확도로 예측하기 위해 개발됐다. (사진=셔터스톡)

미국에 있는 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 2년 이내에 치매에 걸릴지 여부를 예측하는 AI 시스템을 개발했다. 무엇보다도 조기 발견이 중요한 치매 예방과 치료에 AI가 크게 기여할 전망이다. 치매는 현재까지 발생 기전이 확실히 규명되지 않았고, 원인을 치료할 수 있는 치료법도 없는 상태이다.

 

누군가가 2년 이내에 치매에 걸릴지 여부를 92%의 정확도로 예측하는 AI 시스템이 개발되었다. 미국 엑스터(Exeter) 대학의 연구팀이 15,300명의 환자 데이터를 사용하여 AI를 훈련하여 누가 치매에 걸릴지를 가르쳤다. 이 기술은 데이터에서 패턴을 찾아내고 가장 위험에 처한 사람을 학습하는 방식으로 작동한다.

 

이 기술이 오진되었을 수 있는 환자를 식별할 수 있기 때문에 궁극적으로 오진 확률을 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다. 임상 실습에서 추측을 줄이고 진단 경로를 크게 개선할 가능성이 있다. 또한 가족이 필요한 지원에 최대한 신속하고 정확하게 접근하는 데 도움이 될 것이다.

 

2005년에서 2015년 사이에 기억 클리닉의 참석자 10명 중 1명(1,568명)은 방문 후 2년 이내에 새로운 치매 진단을 받았다. 연구원들은 치매 진단의 약 8%(130명)가 나중에 진단이 취소되면서 오류가 발생한 것으로 나타났음을 발견했다. 개발된 머신 러닝 모델은 이러한 일관성 없는 진단의 80% 이상을 정확하게 식별했다. 

 

15,300명의 환자로부터 얻은 데이터를 AI를 훈련하는 데 사용하여 누가 치매에 걸리고 걸리지 않을지 가르쳤다.(사진=셔터스톡)

연구에 따르면 AI는 누가 치매 진단을 받을지 정확하게 예측할 수 있을 뿐만 아니라 진단의 정확도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 있다. 머신 러닝은 기억력 및 뇌 기능, 인지 테스트 수행 및 특정 생활 습관 요소와 같은 클리닉에서 일상적으로 사용할 수 있는 환자 정보를 사용하여 작동한다.

 

연구팀은 개발된 AI 시스템을 치매 진단, 치료 및 관리 개선을 위해 클리닉에서 실제 사용할 계획을 하고 있다. 연구원들은 미국의 30개 국립 알츠하이머 조정 센터 기억 클리닉에 참여한 사람들의 데이터를 분석했다. 참가자들은 연구 초기에 많은 사람들이 치매가 없었지만 기억이나 다른 뇌 기능에 문제를 겪고 있었다.

 

이 연구에 참여한 엑서터 대학의 연구 펠로우인 제니스 랜슨(Janice Ranson) 박사는 “치매가 매우 무섭다라는 것을 알고 있다.”라고 말했다.  “기억 클리닉에 머신 러닝을 포함하면 진단이 훨씬 더 정확하고 잘못된 진단으로 인해 발생할 수 있는 불필요한 고통을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.'라고 덧붙였다.

 

연구에 자금을 지원한 영국 알츠하이머 연구의 책임자인 로사 산초(Rosa Sancho) 박사는 "AI는 치매를 유발하는 질병의 조기 발견을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며 자신이나 사랑하는 사람이 증상을 보이는 것을 걱정하는 사람들을 위한 진단 프로세스에 혁명을 일으킬 수 있다. 이 기술은 기존의 대안적 접근 방식보다 크게 개선되었으며 의사가 생활 방식 변경을 권장하고 지원 또는 심층 평가의 혜택을 받을 수 있는 사람을 식별하는 기반을 제공할 수 있다.”라고 말했다.

 

AI타임스 박찬 위원 cpark@aitimes.com

 

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