연구: AI가 치매 발병 예측에 92%의 정확도를 달성할 수 있음

새로운 대규모 연구에 따르면 인공 지능(AI)이 기억력 클리닉을 방문한 사람들 중 2년 이내에 치매를 발병할 사람을 92%의 정확도로 예측할 수 있다고 결론지었다. 이 연구는 미국의 15,300명 이상의 환자 데이터를 기반으로 한 것으로, 엑서터 대학교에서 수행되었다.

이 기술은 먼저 데이터에서 숨겨진 패턴을 식별한 다음, 가장 위험한 사람들을 학습한다. 이 알고리즘은 또한 치매를 잘못 진단받은 사람들의 수를 줄여줄 수 있다.

숨겨진 패턴 식별

이 연구는 JAMA Network Open에 발표되었으며, 알츠하이머 연구 영국에서 자금을 지원받았다.

연구진은 미국 내 30개의 전국 알츠하이머 협调 센터 기억력 클리닉에서 데이터를 분석하였다. 클리닉을 방문한 사람들은 치매를 가지고 있지 않았지만, 기억력과 뇌 기능과 관련된 다양한 문제를 경험하고 있었다.

이 연구는 2005년부터 2015년까지 수행되었으며, 참가자 중 10명 중 1명이 클리닉을 방문한 후 2년 이내에 새로운 치매 진단을 받았다. 기계 학습 모델은 92%의 정확도로 이러한 경우를 예측할 수 있었으며, 이는 다른 두 가지 기존 연구 방법보다 훨씬 더 정확했다.

잘못된 진단 반전

이 연구의 또 다른 새로운 발견은 약 8%의 치매 진단이 오류였으며, 진단이 결국 반전되었다는 것이다. 이러한 일관되지 않은 진단 중 기계 학습 알고리즘은 80% 이상을 정확하게 식별할 수 있었다.

데이비드 류엘린 교수는 엑서터 대학교의 앨런 튜링 펠로우이다. 그는 새로운 연구를 주도하였다.

“우리는 이제 컴퓨터가 2년 이내에 치매를 발병할 사람을 정확하게 예측할 수 있도록 가르칠 수 있다”고 르웰린 교수는 말했다. “또한 우리의 기계 학습 접근 방식이 오진된 환자를 식별할 수 있었다는 사실에 대해 매우 흥奮한다. 이는 임상 실제에서 추측을 줄이고 진단 경로를 크게 개선할 수 있으며, 가족이 필요한 지원을 가능한 한 신속하게 그리고 정확하게 접근할 수 있도록 도와줄 수 있다.”

재니스 랜슨 박사는 대학교의 연구 펠로우이다.

“우리는 치매가 매우 두려운 질환이라는 것을 알고 있다”고 랜슨 박사는 말했다. “기억력 클리닉에 기계 학습을 통합하면 진단이 훨씬 더 정확해질 수 있으며, 잘못된 진단으로 인한 불필요한 고통을 줄일 수 있다.”

연구진은 클리닉에서 기계 학습 방법의 실제 사용을 평가하기 위한 후속 연구를 수행할 계획이다.

로사 산초 박사는 알츠하이머 연구 영국의 연구 책임자이다.

“인공 지능은 치매를 일으키는 질병의 초기 발견을 개선하고, 증상이 나타나는 사람이나 사랑하는 사람을 위한 진단 과정을 혁신할 수 있다”고 산초 박사는 말했다. “이 기술은 기존의 대안 접근 방식보다 훨씬 더 개선된 것으로, 의사들이 생활 방식의 변경을 권고하고, 지원이나 심층 평가가 필요한 사람들을 식별하는 데 기초를 제공할 수 있다.”