알츠하이머는 많은 노인들이 앓고 있는 질환이다. 그러나 아직까지 완벽한 치료제가 없어, 무엇보다도 사전에 예방을 하는 것이 중요하다. 그런데, IBM과 화이자 연구진이 증상 발생 전, 알츠하이머를 예측할 수 있는 머신러닝을 개발했다.
인공지능 알츠하이머 예측, 연구 과정과 정확도는?
미국 온라인 테크 매체 벤처비트는 IBM과 화이자 연구진이 임상 실험 과정에서 71%의 확률로 알츠하이머 발병 예측에 성공했다고 보도했다. 실험 과정에는 임상 언어 테스트 과정에서 획득한 언어 데이터 샘플이 활용됐다.
IBM과 화이자는 기존의 연구와 달리 알츠하이머 증세가 보이기 시작하는 때를 예측하는 데 중점을 두었다. 연구진은 참가자 270명에게서 얻은 샘플 703개로 연구를 진행했다.
이때, 알츠하이머 고위험군의 데이터뿐만 아니라, 일반인들의 데이터를 함께 활용했다. 이후, 가족 병력의 유무 혹은 다른 질병 발생 위험성 등에 따라 다양한 집단으로 분류했다.
연구진은 자연어 처리 과정을 통해 참가자들의 대화 스크립트 샘플을 분석했다. 이 과정에서 간과하고 지나칠 수도 있는 대화 과정에서의 미묘한 변화를 인공지능이 포착했다. 이후, 보스턴대학교 임상연구심의위원회(Institutional Review Board)의 승인 하에 연구 참가자들과 이들의 가족의 데이터를 획득해, 역학 조사를 실시하고 심혈관계 질환 발병 위험성을 확인했다.
이러한 과정을 거친 끝에 연구진은 알츠하이머 증세가 나타나기 시작하는 시점을 예측했다. 동시에 연구진은 알츠하이머 예측 알고리즘이 인종과 같은 특정 요인에 따라 예측 정확도가 달라지지 않는다는 사실도 함께 증명했다. 최근, 환자의 출신 국가와 인종에 따라 알고리즘의 안구 질환 진단 정확도가 달라진다는 사실이 밝혀졌기 때문이다.
관련 기사: AI 질병 진단 정확도, 환자의 출신 국가와 인종이 좌우한다?
연구진이 원하는 방향
연구진은 "우리의 알고리즘은 임상 단계(정확도 59%)보다 최종 단계에서 예측 정확도가 크게 향상됐다"라고 밝혔다.
이어, "추후 언어 테스트와 혈액 검사를 함께 실시하고, 의료진이 인공지능을 최대한 활용해 알츠하이머 발병 위험을 사전에 발견하는 데 도움이 되기를 바란다. 그리고, 인공지능이 알츠하이머 예방을 위한 기본 수단으로 확산되기를 바란다"라고 말했다.
[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]
