조기 진단은 알츠하이머병의 진행을 효과적으로 통제하는 데 매우 중요하다. 영국 케임브리지대학교 등 기관의 연구원들은 새로운 종류의 인공지능(AI) 모델을 개발했는데 연구팀은 이 해당 모델이 침입성이나 값비싼 검사를 피할 수 있을 뿐만 아니라 알츠하이머병을 더 일찍 예측할 수 있다고 밝혔다.

소개에 따르면 현재 알츠하이머병의 정확한 조기진단을 하려면 일반적으로 요추천자 혹은 양전자방출단층촬영과 같은 침입성 혹은 값비싼 검사 방법에 의거해야 한다. 그러나 모든 의료기구가 이러한 검사조건을 갖고 있는 것은 아니다. 때문에 환자의 3분의 1이 오진일 수 있고 더우기는 진단이 늦어 효과적인 치료를 받지 못하는 경우도 있다. 케임브리지대학에서 개발한 AI 예측 모델은 향후 3년 동안 연구대상이 알츠하이머병에 걸릴지를 예측할 수 있는 저렴한 방법을 제공한다. 관련 연구는 이미 영국 《전자림상의학》 잡지에 발표되였다.

미국 연구팀은 회백질 위축증 환자 400명으로부터 수집한 인지테스트와 자기공명영상(MRI) 검사 자료를 바탕으로 머신러닝 알고리즘을 리용해 AI 예측모델을 만들었고 영국, 싱가포르 등 여러 진료소의 실제 데이터를 리용해 모델을 테스트했다. 문자, 그림 등 다양한 데이터를 사용했기 때문에 이 모델은 전통적인 림상 진단보다 초기 질병이 알츠하이머병으로 전환될 확률을 더 정확하게 예측할 수 있다.

테스트 결과 3년내에 알츠하이머병에 걸릴 사람을 식별하는 정확률이 82%에 달하고 3년내에 알츠하이머병에 걸리지 않을 사람을 식별하는 정확률은 81%에 달했다.

전세계적으로 5500만명 이상이 치매에 시달리고 있고 그중 가장 흔한 류형이 알츠하이머병이다. 향후 연구팀은 이 모델을 혈관성 치매와 전두엽 치매와 같은 다른 치매의 예측에도 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.　

 신화사