AI 도구, 기본 임상 정보를 통해 다양한 치매 유형 정확히 구분 가능하다

Seoul보스턴 대학교의 연구진은 알츠하이머병을 포함한 10가지 형태의 치매를 정확히 진단할 수 있는 AI 도구를 개발했습니다. 이 도구는 혈관성 치매, 루이체 치매 및 전측두엽 치매 등 다양한 형태의 치매와 이들이 중복되는 경우까지 처리할 수 있습니다. 강력한 머신 러닝 시스템을 이용하여 일반적으로 수집되는 임상 데이터를 분석함으로써 정확한 진단을 제공합니다. 이 데이터에는 다음과 같은 정보들이 포함됩니다.

• 인구 통계 정보
• 환자 및 가족의 의료 기록
• 약물 사용 정보
• 신경학 및 신경심리학 검사 점수
• MRI 스캔과 같은 신경영상 데이터

매년 의사들은 1,000만 건의 치매 신규 사례를 진단합니다. 하지만 증상이 유사하게 나타나기 때문에 각각의 유형을 구별하는 것이 어렵습니다. 이 AI 도구는 진단 과정을 보다 단순하고 정확하게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이 연구는 Nature Medicine에 발표되었습니다. 보스턴 대학교의 부교수이자 주요 저자인 비자야 B. 콜라찰라마 박사는 일반적인 임상 데이터를 사용하여 진단하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 도구는 광범위한 진단 솔루션이 될 수 있으며, 이는 고품질 검사를 받기가 어려운 상황에서 매우 중요합니다. 이러한 어려움은 도시의 의료 센터뿐만 아니라 외딴 지역과 개발도상국에서도 존재합니다.

연구팀은 50,000명이 넘는 사람들의 데이터를 아우르는 9개의 글로벌 데이터셋을 이용해 고급 머신 러닝 시스템을 훈련시켰습니다. 이 모델은 매우 뛰어난 성능을 보여주었고, 결과를 정확히 예측하는 데 0.96이라는 점수를 기록했습니다. 참고로, 0.5의 점수는 무작위 추측을 의미하며, 1의 점수는 완벽한 정확도를 뜻합니다.

연구자들은 AI 도구가 신경과 전문의와 신경방사선 전문의의 진단 정확성에 미치는 영향을 조사했습니다. 그들은 AI 도구가 신경과 전문의가 모든 10가지 유형의 치매를 진단하는 데 있어 정확성을 26% 높인다는 것을 발견했습니다. 한 테스트에서는 12명의 신경과 전문의가 각각 100개의 무작위로 선택된 사례를 진단하고 0부터 100까지의 신뢰 점수를 부여했습니다. 이 점수들은 AI 도구의 확률 점수와 평균화되어 AI가 보조한 신경과 전문의 점수가 도출되었습니다.

더 읽기:

오늘 · 오전 7:41

OpenAI의 수익기업 전환에 따른 도전 과제

콜라찰라마 박사는 전 세계적으로 신경학 전문가가 부족하고, 환자가 증가하고 있어 의료 시스템에 부담을 준다고 말합니다. 그는 인공지능이 질병을 조기에 발견하고 의사들이 환자를 더 잘 관리할 수 있도록 도움을 줄 수 있다고 생각합니다. 이를 통해 질환이 악화되는 것을 막을 수 있습니다.

AI 도구는 매우 유망합니다. 향후 20년 내에 치매 환자 수가 두 배로 증가할 것으로 예상되기 때문입니다. 이 도구는 정확한 진단을 제공할 수 있어 치매 치료를 크게 개선할 수 있습니다.

이 프로젝트는 여러 기관의 재정 지원을 받았습니다. 이들 기관에는 카렌 토플러 자선 신탁, 국립노화연구소의 인공지능 및 기술 협력 센터, 게이츠 벤처스가 포함됩니다.

치매 사례가 빠르게 늘어남에 따라, 일상 의료에 인공지능 도구를 활용하는 것이 전 세계 환자들에게 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다. 특히, 고급 진단 시설이 부족한 지역에서 이 도구는 매우 유용할 수 있습니다. 치매 치료를 향상시킬 수 있는 가능성은 큽니다.

AI를 활용한 진단은 다양한 치매 유형을 다루는 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다.