[연구] AI를 통해 6년내 치매발병률을 78.5%의 정확도로 예측
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요약
보스턴 대학교의 연구자들은 경도 인지 장애가 있는 사람이 6년 이내에 알츠하이머병으로 발전할지를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했습니다. 이 모델은 사람의 말을 기반으로 하며, 78.5%의 높은 정확도를 보여 비침습적이고 접근 가능한 조기 진단 방법을 제공합니다. 이 연구는 Alzheimer’s & Dementia 저널에 게재되었습니다.
알츠하이머병은 치매의 가장 흔한 원인이며, 초기에는 미묘한 인지 변화만 나타납니다. 경도 인지 장애가 있는 사람들은 알츠하이머병으로 발전할 위험이 높습니다. 조기 예측은 적절한 치료와 새로운 약물의 임상 시험 참여를 위해 중요합니다. 전통적인 진단 방법은 침습적이고 비용이 많이 들지만, 이번 연구에서는 신경심리 검사 중의 말을 분석하여 예측하는 접근법을 사용했습니다.
### 연구 방법
연구자들은 프레이밍햄 심장 연구의 데이터를 사용했습니다. 연구 대상은 81세를 기준으로 59명의 남성과 107명의 여성을 포함한 166명이었습니다. 참가자들은 기억력, 언어, 시공간 기술, 추상적 추론 및 주의력 등을 평가하는 신경심리 검사를 받았으며, 이 테스트 세션은 녹음되었습니다.
녹음된 오디오를 자동 음성 인식 소프트웨어를 사용해 텍스트로 변환한 후, 심층 학습 모델인 유니버설 문장 인코더를 사용하여 텍스트를 숫자 벡터로 변환했습니다. 그런 다음 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 경도 인지 장애가 알츠하이머병으로 발전할지를 예측했습니다.
### 연구 결과
AI 모델은 경도 인지 장애가 있는 사람이 6년 이내에 알츠하이머병으로 발전할지를 78.5%의 정확도로 예측했습니다. 모델의 민감도는 81.1%였고, 특이도는 75%였습니다. 이는 미래 알츠하이머병 환자를 예측하는 데 강력한 예측력을 나타냅니다.
연구진은 신경심리 검사 녹음에서 추출한 말의 특징이 질병 진행의 강력한 예측 변수임을 발견했습니다. 특히, 텍스트 특징만으로도 전통적인 신경심리 검사 점수와 인구통계학적 요소를 능가했습니다. 이는 말의 패턴과 언어 사용의 미묘한 변화가 인지 저하의 중요한 신호일 수 있음을 시사합니다.
연구 결과에 따르면, 나이가 많은 여성, 교육 수준이 낮은 사람, 특정 유전자 표지(아포지단백 E 유전자 대립형)를 가진 사람들이 알츠하이머병으로 발전할 가능성이 더 높았습니다.
### 연구 한계 및 미래 연구
이 연구는 주로 백인 참가자를 대상으로 하였기 때문에 다양한 인구 집단에 일반화하는 데 한계가 있습니다. 또한, 말 데이터의 변형이나 문화적 차이로 인해 모델의 정확도가 영향을 받을 수 있습니다.
연구자들은 더 자연스러운 대화를 포함하는 데이터를 사용하여 연구를 확장할 계획입니다. 또한, 스마트폰 앱을 통해 AI 모델을 더 접근 가능하고 실용적으로 만들기를 목표로 하고 있습니다.
### 결론
AI 모델은 알츠하이머병 조기 진단과 치료에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다. 디지털 데이터를 활용한 접근법은 과학과 의료에 있어 평등한 기회를 제공할 수 있습니다. 이는 알츠하이머병 치료와 관리에 중요한 도구가 될 것입니다.
“디지털은 새로운 혈액입니다,”라고 연구의 공동 저자인 Rhoda Au 교수는 말합니다. “우리는 데이터를 수집하고, 분석하고, 저장하며, 새로운 것이 등장할 때마다 다시 분석할 수 있습니다.”
<<ChatGPT로 요약, 번역했습니다>>
6K2KNI님의 댓글
조만간 "안녕하세요 ㅇㅇㅇ님, 오늘의 건강상태는 ㅇㅇ 질병 확률이 ㅇ%증가하였습니다. 진료를 위해 ㅇㅇ 병원 00시 예약하시겠습니까?"라는 AI 비서를 볼 날도 코 앞이네요.
가사라님의 댓글
치매진단에 AI 를 이용한다는거 정말 괜찮은 사용예시같네요.