인공지능(AI)이 2년 이내에 어떤 사람이 치매에 걸릴지 정확히 예측할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다. 미국 엑서터대학의 연구진이 1만 5300명 이상의 환자로부터 얻은 대규모 데이터를 이용해 인공지능의 한 분야인 머신러닝이 치매에 걸릴 사람을 92%의 정확도로 예측할 수 있다는 사실을 밝혀낸 것.

이 기술은 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아내 누가 가장 위험에 처해 있는지 학습하는 방식으로 작동한다. 이 연구의 자금을 지원한 영국 알츠하이머연구소는 새로운 알고리즘이 치매의 오진율을 줄이는 데도 도움을 줄 수 있다고 밝혔다.

연구진은 미국의 30개 국립 알츠하이머센터 기억클리닉에 참가한 사람들의 데이터를 분석했다. 참가자들은 연구 초기에 치매가 없었지만, 그중 많은 이들이 기억이나 다른 뇌 기능에 문제를 겪고 있었다.

2005년부터 2015년까지의 연구 기간 동안 전체 참가자의 약 10%(1,568명)가 기억클리닉을 방문한 지 2년 이내에 치매에 걸렸다는 진단을 받았다. 그런데 머신러닝 모델은 최대 92%의 정확도로 이 같은 새로운 치매 사례를 예측할 수 있는 것으로 밝혀졌는데, 이는 기존의 두 가지 대체 연구방법보다 훨씬 더 정확하다.

치매 오진 사례도 80% 이상 식별해

또한 연구진은 치매 진단의 약 8%가 이후에 오진이었음을 발견했다. 머신러닝 모델은 그 같은 오진 사례도 80% 이상을 정확하게 식별했다. 인공지능은 2년 이내에 누가 치매 진단을 받을지 정확하게 예측할 수 있을 뿐만 아니라 진단의 정확도를 높일 수 있는 잠재력도 보인 셈이다.

엑스터의대 연구진이 2018년 미국 신경학회 학술지에 발표한 연구 결과에 의하면, 치매환자의 1차적 판별에 주로 사용되는 약식 테스트 중 MMSE는 21%, MIS는 16%, AN은 14%의 오진 가능성이 있는 것으로 나타났다. MMSE는 현장에서 널리 사용되는 간이정신상태검사를 말하며, MIS는 단어 기억력을 측정하는 검사, AN은 동물 이름을 통해 인지력을 판별하는 검사다.

이번 연구를 총괄한 엑스터대학의 데이비드 릴월린(David Llewellyn) 교수는 “우리는 이제 2년 이내에 누가 치매에 걸릴지 정확히 예측할 수 있도록 컴퓨터를 가르칠 수 있게 됐다”며 “이 기술로 오진 환자를 식별할 수 있게 되면 임상 실습에서 추측 작업을 줄이고 진단 경로를 크게 개선할 수 있다”고 말했다.

연구진이 개발한 머신러닝은 기억력, 뇌 기능, 인지 테스트 수행, 특정 생활습관 요인처럼 기억클리닉에서 일상적으로 이용할 수 있는 환자 정보를 이용해 효율적으로 치매 환자를 예측해냈다.

연구진은 임상에서 머신러닝 방식의 실제 사용을 평가해 치매 진단 및 치료 개선에 이 기술을 상용화할 수 있는지를 평가하기 위한 후속 연구를 수행할 계획인 것으로 알려졌다.

치매 진단 과정에 혁명 일으킬 수 있어

영국 알츠하이머연구소의 책임자인 로사 산초(Rosa Sancho) 박사는 “인공지능은 치매를 유발하는 질병의 조기 발견을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있을뿐더러 치매 진단 과정에 혁명을 일으킬 수 있다”며 “이 기술은 기존의 대안적 접근 방식에 비해 크게 개선되었으며, 의사들로 하여금 생활방식의 변화를 권장하고 지원 및 심층평가의 혜택을 받을 수 있는 사람을 식별할 수 있는 기반을 제공할 수 있다”고 말했다.

이 연구 결과는 ‘기억클리닉 환자의 치매 진행 예측을 위한 머신러닝 알고리즘의 성능’이라는 제목으로 국제 학술지 ‘자마 네트워크 오픈(JAMA Network Open)’에 게재됐다.

세계보건기구(WHO)가 최근 발표한 보고서에 의하면 알츠하이머나 뇌졸중 등 뇌 관련 질환에 의해 치매를 겪는 이들은 현재 5500만 명이며, 2030년에는 7800만 명, 2050년에는 1억 3900만 명까지 늘어날 것으로 추정된다.

이에 따라 치매와 관련된 비용 역시 2019년 1조 3000억 달러에서 2030년에는 1조 7000억 달러, 치료비 증가를 고려하면 2조 8000억 달러까지 증가할 것으로 추산된다.