영국 과학자들이 인공지능(AI) 도구를 개발해 알츠하이머병을 정확하게 진단했다. 

케임브리지 대학교 연구팀이 개발한 새로운 AI 도구는 인지 테스트와 MRI 스캔을 사용해 알츠하이머 진행을 82%의 정확도로 예측한다고 뉴로사이언스가 13일(현지시간) 보도했다. 

케임브리지의 연구팀은 초기 치매 증상을 보이는 환자가 알츠하이머 병으로 발전할 지 또는 증상이 안정될지를 예측하는 머신 러닝 모델을 개발한 것.  이 도구는 기존 진단 도구보다 정확도가 높으며, 침습적이고 고비용 검사 없이 조기 진단을 가능하게 한다.

치매의 주요 원인은 알츠하이머병으로 전체 사례의 60~70%를 차지한다. 조기 발견은 치료 효과를 높일 수 있어 매우 중요하다. 그러나 양전자방출 단층 촬영(PET) 검사나 요추 전자와 같은 침습적이거나 값비싼 검사를 이용하지 않으면 조기 치매 진단이나 예후가 정확하지 않을 수 있다.

의학 분야의 오픈 액세스 저널 'e클리니컬 메디신(eClinicalMedicine)'에 게재된 연구에 따르면 이 기술은 현재의 임상 진단 도구보다 더 정확하다고 한다. 이 저널은 더 랜싯(The Lancet) 디지털 건강 저널 시리즈 중 하나로 2019년 설립됐다. 

연구팀은 미국과 영국, 싱가포르의 환자 1900여 명의 데이터를 활용해 인공 지능 모델을 개발하고 후속 데이터를 통해 약 6년간 검증했다. 이 AI 모델은 3년 이내에 알츠하이머병으로 진행될 환자를 82%의 정확도로 예측했다. 이는 현재 표준 치료법, 즉 표준 임상 마커(회백질 위축이나 인지 점수 등)보다 정확도가 약 3배 정도 높다. 

이 인공지능 도구는 환자를 증상이 안정적인 그룹(참가자의 약 50%), 알츠하이머로 천천히 진행되는 그룹(약 35%), 빠르게 진행되는 그룹(약 15%) 세 가지로 분류해 맞춤형 치료 계획 수립과 조기 개입을 가능하게 한다. 또한 치매가 아닌 다른 원인으로 인한 기억력 감퇴 환자를 식발해 불필요한 검사를 줄이고 적절한 치료를 받도록 돕는다.

아울러 기억 상실과 같은 증상이 있지만 상태가 안정된 50%의 사람은 치매가 아닌 불안이나 우울증과 같은 다른 원인으로 인한 증상일 수도 있으므로 다른 임상 경로를 찾는데 도움을 줄 수도 있다. 

수석 저자인 케임브리지 대학교 심리학과 조이 쿠르치 교수는 "우리는 인지 테스트와 MRI 스캔 데이터만 사용했지만, 경미한 증상에서 알츠하이머로 진행될 지 여부와 진행이 빠를지 혹은 느릴지 예측하는 데 현재의 접근 방식보다 훨씬 더 정확한 도구를 만들었다"고 말했다.

연구팀은 이 도구가 실제 임상 환경에서 적용될 수 있도록 다양한 환자 데이터를 활용하여 검증했으며, 향후 다른 유형의 치매 예측에도 활용될 수 있도록 연구를 확장할 계획이다.