AI 모델, 표준 임상 지표보다 알츠하이머병 더 잘 감지

케임브리지 대학의 연구자들은 초기 기억 문제를 겪고 있는 사람이 알츠하이머병을 앓게 될 가능성과 진행 속도를 높은 정확도로 예측할 수 있는 AI 모델을 개발하였습니다. eClinical Medicine에 발표된 그들의 연구에 따르면 이 모델은 치매를 진단하는 현재의 방법보다 우수하다고 보여집니다.

이를 달성하기 위해 연구 팀은 비침습적이고 정기적으로 수집되는 알츠하이머병 예측 데이터(예를 들어 인지 테스트와 구조적 MRI 스캔)를 사용하여 기계 학습 모델을 학습시켰습니다. 그들은 미국, 영국, 싱가포르의 1500명의 환자로부터 실제 데이터를 사용하여 모델의 정확성을 테스트하였습니다.

이 알고리즘은 안정적인 경미한 인지장애를 가진 개인과 3년 내에 알츠하이머병으로 진행한 사람들을 효과적으로 구분하였습니다. 그것은 82%의 경우에서 알츠하이머를 발병한 사람들을 정확하게 식별하였고, 81%의 경우에서 알츠하이머를 발병하지 않은 사람들을 정확하게 식별하였습니다. 특히, 이로 인해 AI 모델은 표준 임상 지표보다 약 3배 더 정확하다는 것을 확인할 수 있습니다.

연구자들은 이 AI를 활용한 접근 방식이 환자 치료를 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 점을 강조하였습니다. 첫째, 이 모델은 비용이 많이 들고 침습적인 절차의 필요성을 줄일 수 있어, 궁극적으로 의료비용을 낮출 수 있습니다. 더불어, 알츠하이머병을 가장 발병할 가능성이 높은 사람들을 식별함으로써, 부족한 의료자원이 더 효과적으로 타겟팅될 수 있습니다. 게다가, 이러한 접근법은 다른 기억 클리닉 간에 진단을 표준화하는 데 도움이 될 수 있어, 일관된 치료를 제공하고 의료 접근성의 불평등을 줄일 수 있습니다.

케임브리지 대학교 심리학과의 고위 저자인 조이 쿠르츠 교수님은 다음과 같이 말씀하셨습니다:

“우리는 인지 테스트와 MRI 스캔의 데이터만을 사용하지만, 현재의 접근법보다 훨씬 더 민감하게 누군가가 알츠하이머병으로 진행될 것인지, 그리고 그 진행이 빠를 것인지 아니면 천천히 이루어질 것인지를 예측할 수 있는 도구를 만들었습니다. […] 이는 환자의 복지를 크게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 가장 주의가 필요한 사람들을 파악하면서, 안정적으로 유지될 것으로 예측되는 환자들에게는 불안감을 제거해줍니다. 의료 자원에 대한 압박이 심한 시기에, 이는 불필요한 침습적이고 비용이 많이 드는 진단 테스트의 필요성을 제거하는 데 도움이 될 것입니다.”

연구자들은 또한 이 연구의 일부 제한점을 지적하며 고려해야 할 필요성을 언급한다. 이는 인구 표본의 크기와 다양성, 그리고 데이터를 수집하는 데 사용된 도구를 포함한다. 그들의 AI 모델을 개선하기 위해서는 다양한 의료 시스템과 국가에서 실제 환자 데이터가 더 많이 필요하다. 이것은 AI가 다른 사람 그룹에게도 잘 작동하도록 보장하는 데 도움이 되며, 이를 통해 전 세계적으로 더 유용하게 만들 수 있다.

그러나, 희망적인 결과를 낸 만큼, 연구팀은 그들의 모델을 혈관성 및 전전두엽 치매와 같은 다른 치매 형태를 포괄하도록 확장하는 것을 목표로 한다. 추가적으로, 그들은 혈액 검사 마커를 데이터 분석에 통합하는 방안을 탐구할 계획이다.

코르찌 교수는 추가로 설명했습니다: “우리가 치매라는 점점 커져가는 건강 문제를 해결하려면 가장 초기 단계에서 식별하고 개입할 수 있는 더 나은 도구가 필요합니다. 우리의 비전은 AI 도구를 확대하여 의료진이 적절한 시기에 적절한 사람을 적절한 진단 및 치료 경로에 배정하는 데 도움이 되도록 하는 것입니다. 우리의 도구는 올바른 환자를 임상 시험에 매칭시켜, 질병을 수정하는 새로운 약물 발견을 가속화하는데 도움이 될 수 있습니다.”

이 연구는 치매 환자 수가 전 세계적으로 증가하고 있기 때문에 특히 중요합니다. 세계보건기구에 따르면, 현재 5500만 명 이상이 치매로 살아가고 있으며, 대부분의 사례는 개발 도상국(60% 이상)에 집중되어 있습니다. 더욱 놀랍게도, 매년 거의 1000만 케이스가 새롭게 진단받고 있습니다. 치매는 노인들이 보호자에게 도움을 필요로 하는 장애의 주요 원인 중 하나입니다.

그럼에도 불구하고, 이 AI 모델은 치매를 조기에 예측하는 능력을 통해 우리가 이 세계적인 건강 문제를 어떻게 관리하는지에 상당한 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다.