AI 알츠하이머 진단 속도 향상

인공지능 알츠하이머 진단 속도 향상

영국 셰필드대 신경과학연구소의 과학자들은 알츠하이머나 파킨슨병 같은 일반적인 신경퇴행성질환이 국립보건원에 미치는 시간과 경제적 영향을 어떻게 완화시킬 수 있는지 연구한다.

알츠하이머병은 퇴세포의 사망ㅇ로 기억력 상실과 인지력 저하를 일으키는 신결질환이다. 인공지능이 아츠하이머병을 더 빨리 진단하고 예후를 개선할 수 있다는 새로운 연구 결과가 나왔다.

알츠하이머병은 뇌세포의 사망으로 기억력 상실과 인지력 저하를 일으키는 신경지환이다.

영국 셰필드대 신경과학연구소의 과학자들은 알츠하이머나 파킨슨병 같은 일반적인 신경퇴행성질환이 국립보건원에 미치는 시간과 경제적 영향을 어떻게 완화시킬 수 있는지 연구한다.

많은 신경계 질환의 주요 위험요인은 연령이며, 전 세계 인구가 그 어느 때보다 오래 살고 있어 신경퇴행성 질환을 앓고 있는 사람들의 수가 전례 없는 수준에 이를 것으로 예상된다. 알츠하이머만 앓고 있는 사람들의 수는 2050년까지 1억 1천 5백만 명으로 세 배로 증가할 것으로 예측되어 보건 체계에 진정한 도전이 될 것이라고 이 연구는 지적했다.

Nature Reviews Neuroy(자연 리뷰 신경학) 학술지에 게재된 이 연구는 기계학습 알고리즘과 같은 AI 기술이 진행성 증상이 악화되기 전에 뇌의 일부를 죽게 하는 신경퇴행성 장애를 어떻게 감지할 수 있는지를 강조하고 있다. 이것은 환자들이 성공적인 질병-수정 치료의 혜택을 받을 수 있는 기회를 개선할 수 있다.

이 연구의 주요 저자인 셰필드 대학의 로라 페라이우올로 박사는 "대부분의 신경퇴행성 질환은 여전히 치료법이 없으며 많은 경우 분자의 복잡성 때문에 늦게 진단된다"고 말했다. 예를 들어 AI 기술의 광범위한 구현은 가벼운 인지장애를 보이는 환자가 알츠하이머병에 걸릴 것인지, 시간이 지남에 따라 운동능력이 얼마나 심각하게 떨어질 것인지를 예측하는 데 도움이 될 수 있다.


"AI로 구동되는 기술은 환자들이 원격으로 자신의 증상을 자신의 집 안에서 의사소통할 수 있도록 돕는 데도 사용될 수 있는데, 이는 이동성 문제가 있는 환자들에게 엄청난 이익이 될 것이다."

머신러닝 알고리즘은 의료 영상, 환자 이동 정보, 음성 기록 또는 환자 행동을 보여주는 영상의 질병으로 인한 변화를 인식하도록 훈련할 수 있어 AI가 귀중한 진단 보조 도구로 자리매김하고 있다.

예를 들어, 방사선학과에 있는 숙련된 전문가가 이미지를 보다 신속하게 분석하고 즉각적인 후속 조치를 위해 중요한 결과를 강조하기 위해 사용할 수 있다.

알고리즘은 또한 환자의 말을 듣고, 환자의 어휘와 기타 의미적 특징을 분석하여 인지 기능을 평가할 수 있다. 머신러닝(machine learning)은 또한 전자 건강 기록이나 유전자 프로필에 포함된 정보를 사용하여 개별 환자에게 최상의 치료법을 제안할 수 있다.

셰필드 대학의 또 다른 과학자인 모니카 미즈친스카(Monika Myzzzzynska)는 "치료의 측면에서 결과에 대해 말하는 것은 시기상조지만, 이번 연구에서는 어떻게 머신러닝 방법을 사용하여 환자의 질병 진행에 기초하여 환자의 최상의 치료 과정을 파악할 수 있는지 또는 새로운 치료법을 어떻게 확인할 수 있는지를 연구했다"고 말했다.