▲ 알고리즘은 경도 인지장애와 알츠하이머병을 구분하는 데 99.99%의 정확성을 보였으며, 후기 경도 인지장애와 알츠하이머병을 구분하고 조기 경도인지장애를 구분하는 데에도 99.95%의 정확성을 보이는 것으로 나타났다. (사진=DB)

알츠하이머병의 전단계인 경도인지장애를 발견해낼 수 있는 알고리즘을 개발한 연구결과가 나왔다.

리투아니아의 커우너스 공과대학교 연구팀이 ‘MDPI’ 저널에 발표한 바에 따르면 딥 러닝 알고리즘을 이용해 138명의 기능적 자기공명영상(fMRI) 검사 결과를 분석한 결과 다양한 단계의 경도 인지장애를 진단할 수 있는 것으로 나타났다.

경도 인지장애는 노화로 인한 정상적인 인지기능 저하와 알츠하이머병 사이에 있는 상태로, 모든 경도 인지장애가 알츠하이머병으로 진행하는 것은 아니나 알츠하이머병의 조기 진단 및 치료를 위해 경도 인지장애를 확인하는 것은 매우 중요하다.

딥 러닝은 인간이 발견하지 못할 정도의 명확하지 않은 데이터의 패턴을 컴퓨터 알고리즘이 직접 발견해서 배우는 인공지능을 의미한다.

연구팀은 ResNet 18이라는 딥 러닝 알고리즘을 기능성 자기공명영상을 통해 경도 인지장애의 진단에 활용할 수 있도록 개조했다. 많은 수의 데이터로 학습을 완료한 후에 138명의 자기공명영상을 인공지능을 통해 분석한 결과 건강한 뇌와 알츠하이머병 사이를 6단계로 정확하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다.

특히 알고리즘은 경도 인지장애와 알츠하이머병을 구분하는 데 99.99%의 정확성을 보였으며, 후기 경도 인지장애와 알츠하이머병을 구분하고 조기 경도인지장애를 구분하는 데에도 99.95%의 정확성을 보이는 것으로 나타났다.

연구팀은 “이번 연구 결과의 핵심은 알고리즘의 정확성을 규명한 것”이라고 설명하며 “여러 의료기관들과 협력해 더 많은 데이터를 수집하기 위해 노력할 것”이라고 강조했다.

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