치매 조기예측과 자동분류를 위한 시스템 구축이 막바지 연구에 박차를 가하고 있는 것으로 나타났다. 해당 시스템에는 빅데이터와 함께 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 등이 활용돼 치매 진단을 비롯한 다양한 영역에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
국가과학기술연구회가 발주한 '빅데이터기반 치매조기예측 및 치매자동분류 시스템 구축' 연구는 2015년 말부터 6년째 진행되고 있다. 현재는 시스템 구축을 위한 마지막 단계에 와 있는 것으로 알려졌다.
연구진은 국민건강보험공단에서 제공하고 있는 노인 코호트 데이터를 기반으로 치매발병과 관련된 다양한 연구를 진행한 바 있다. 이를 통해 어떤 자질이 치매를 유발하는 주요 원인인지 분석했다. 특히, 남자와 여자의 상이한 치매위험인자에 대한 기존 연구들을 재입증하고 새로운 위험인자까지 확인했다.
치매자동분류는 일상생활 능력정보를 기반으로 정상과 치매초기를 분류하는 연구다. 전문가가 치매를 진단하는 데 활용하는 환자들의 일상생활의 변화를 IoT센서를 통해 자동 인식 및 분석을 통해 실시간 치매자동분류를 가능하게 하는 게 목표다.
수집되는 정보는 뇌영상 데이터, 임상검사결과 데이터, 뇌파 데이터, 동공 움직임 데이터, 심장박동수 데이터, 일상생활 모니터링 데이터 등이 해당된다. 이 같은 정보 수집을 통해 치매를 조기예측하고, 치매 자동분류기술을 완성한다는 계획이다.
이와 관련한 연구가 지난 6년간 상당 부분 진행됐으며, 올해는 마지막 단계인 ▲정상인과 치매 환자의 ADL (Activities of Daily Living : 일상생활 능력정보) 빅데이터 수집 및 DB 구축·관리를 위한 종합적인 IoT 인프라 고도화 ▲실시간 ADL 빅데이터의 분석과 서비스를 위한 인공지능기반 종합치매예측 분석 플랫폼 고도화 등이 진행 중이다.
빅데이터 수집과 인프라 구축이 진행되면, 실제 치매환자의 생활패턴 분석을 통한 데이터 구축이 본격적으로 가능할 것으로 보고 있다. 해당 시스템은 실제 경도인지장애나 초기 치매를 앓는 환자에 활용이 기대되고 있어 빠른 상용화에도 관심이 모인다.
