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알츠하이머 치매로 이어질 수 있는 중간 단계인 경도 인지 장애(MCI)를 망막 영상 분석으로 진단할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

경도 인지 장애란 기억력 등 인지기능이 같은 연령대의 다른 노인들보다 떨어지지만, 일상생활을 영위하는 데 큰 지장이 있을 정도는 아닌 상태를 말한다. 그러나 경도 인지 장애는 치매로 이행될 가능성이 크다.

미국 듀크 대학 의대의 섀론 페크라트 안과학/신경학 교수 연구팀은 경도 인지 장애 진단 AI 모델을 최초로 개발했다고 메디컬 익스프레스가 12일 보도했다.

연구팀은 선행 연구에서 망막 영상의 특징으로 치매 환자를 구별해 낼 수 있는 기계학습 모델을 만들었다.

이 기계 학습 모델은 치매 환자의 망막을 광 간섭 단층 촬영(OCT)으로 찍은 OCT 영상에 나타난 감각 신경 망막과 미세혈관의 구조적 특이 변화를 잡아낼 수 있었다.

이번에 새로 개발된 기계학습 모델은 OCT 영상에서 경도 인지 장애의 특징을 잡아내는 것이다. 기계학습에는 대상자의 연령, 성별, 시력, 교육 수준 등에 관한 자료도 동원됐다.

이 기계학습 모델은 인지기능이 정상인 사람과 경도인지장애 환자를 구분해 낼 수 있었다.

정확도는 민감도가 79%, 특이도가 83%였다.

민감도와 특이도는 검사법의 정확도를 평가하는 수단으로 민감도는 질병이 있는 사람을 '양성'으로 검출해 내는 능력, 특이도는 질병이 없는 사람을 '음성'으로 판별하는 능력을 말한다.

OCT와 OCT 영상 분석이라는 비교적 비용이 적게 드는 방법으로 경도인지장애를 진단한 것은 처음이라고 연구팀은 말했다.

이는 경도인지장애가 치매로 진행되기 전에 일찍 탐지하는 방법의 개발에 한 걸음 더 가까이 간 것이라고 연구팀은 평가했다.

이 연구 결과는 미국 안과학회 학술지 '안과학' 최신호에 발표됐다.

 

연합뉴스 제공 (케이시애틀 제휴사)