흔히 치매라고도 불리는 알츠하이머는 환자와 가족에게 큰 고통을 남길 수 있다. 앞으로는 AI가 알츠하이머와 관련한 의학 발전에 공헌할 수 있을 것으로 보인다.
미국의 노인 생활 전문 매체 맥나잇의 시니어 리빙(McKnight's Senior Living)은 플로리다 대학 연구팀이 인공지능과 MRI를 결합해 치매 예측의 정확도를 94%까지 달성했다고 보도했다.
연구팀에 따르면, 뇌의 MRI 스캔과 결합한 인공지능의 한 형태는 특정 유형의 초기 기억 상실을 가진 사람들이 알츠하이머병으로 발전할 것인지, 아니면 다른 형태의 치매로 발전할 것인지에 대해 94%의 정확도로 예측할 수 있었다.
연구원들은 알츠하이머병의 전조 증상 및 양수 경도 인지장애로 진단된 55명의 참가자를 대상으로 연구를 진행했다. 양수성 경도 인지장애를 앓는 사람들은 일반적으로 약속이나 최근 사건과 같은 중요한 정보를 기억하는 데 어려움을 겪는다. 논문에 따르면 이중 치매에 걸리는 비율은 17.7%에서 40.4%에 이른다.
연구 방법은 서포트 벡터 머신 모델(SVM: 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습 모델) 알고리즘을 MRI 뇌 스캔에 적용하는 것으로, 15개월간의 연구 기간 동안 14명의 참가자가 치매에 걸렸고, 41명은 안정을 유지했다.
연구원들은 94% 이상의 정확도로 압류성 경도 인지장애(MCI)에서 치매로의 진행을 예측할 수 있었다고 보고했다. 또 이 알고리즘은 10분간의 뇌 스캔에 적용되었을 때는 92.7%의 정확도를 보여주었다고 주장했다.
UF 공중보건 전문대학 조교수이자, 연구 지도자인 조지프 걸렛(Joseph gullet) 박사는 “이번 연구의 독특한 측면은 두 그룹을 구별하는 뇌의 정확한 영역을 확인할 수 있었다는 것이다”라면서 “이 연구는 어떤 참가자들이 치매에 걸릴 가능성이 더 높은지 예측하는 데 매우 중요하며, 우리의 향후 연구에도 중요하다”고 말했다.
UF 인지 노화 기억센터의 부소장이자, 연구 공동 저자인 아담 우즈(Adam Woods) 박사는 “이 정보가 질병 진행을 늦추기 위해 다른 임상적 접근법을 적용하고, 개인화된 치료 옵션을 제공하는 데 사용될 수 있다”라고 밝혔다.
연구에 따르면, 위험에 처한 개인을 조기에 식별할 수 있는 능력은 또한 큰 의료 비용을 절감시켜준다. 조기 개입으로 알츠하이머 발병을 1년 늦출 경우, 총 의료비 지급이 최대 14% 감소하고, 오는 2050년까지 알츠하이머 진단 건수도 920만 건 줄어들 수 있다.
연구원들은 참가자들의 수를 늘리고, 감시 기간을 연장해 알츠하이머병의 특징인 베타 아밀로이드 단백질의 변화를 추적할 계획이라고 밝혔다.
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