치매 개방형 AI 데이터 확대…음성 바이오마커 등 다양
치매 개방형 AI 데이터 확대…음성 바이오마커 등 다양
  • 조재민
  • 승인 2021.08.09 17:18
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

헬스케어 인공지능 발전 추세-치매는 진단영역 집중
▲인지기능 장애 진단 음성/대화 데이터 활용 과정

AI 인공지능 산업 발달에 따라 치매 영역에서도 생태계 확보를 위한 개방형 데이터 구축 지원이 활발하다.

인공지능 영역 알고리즘의 경우 개인이나 단일 병원 차원에서 독자적 구축이 힘들기 때문에 개방형 데이터 생태계를 구축하는 국가 주도의 연구지원이 이어지고 있다. 

현재 치매 영역에서는 ▲인지기능 장애 진단 음성/대화 ▲치매 고위험군 웨어러블 라이프로그 ▲치매진단 의료영상(이미지)▲치매진단 뇌파 영상 데이터가 제공 중이다. 

9일 과기부와 한국지능정보사회진흥원(이하 NIA) 등에 따르면 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’을 통해 치매 개방형 데이터 공개가 활발한 것으로 나타났다. 

사업을 통해 수집되는 데이터들은 NIA의 AI 허브 홈페이지에 공유된다. AI Hub의 AI데이터는 중소벤처기업, 연구소, 개인 등이 자체 확보가 어려운 양질의 대용량 인공지능 학습용 데이터 공개를 통해 산업생태계 조성에 기여한다.

먼저 가톨릭대 산학협력단에서 구축한 인지기능 장애 진단 음성/대화 데이터가 제공 중이다. 이는 스피치 바이오마커 기반 딥러닝 치매진단 알고리즘 개발을 위한 데이터다. 활용 분야는 음성을 통해 사용자가 직접 수행 가능한 비침습-무구속적인 치매 진단 솔루션 개발과 치매조기 진단-관리 효율화 등이다.

치매 환자 및 정상 대조군의 음성 데이터를 수집해 음성 내용에 대한 스크립트 파일을 생성하고, 식별 데이터에 전문의 진단 결과 등을 포함해 진단 결과를 알려주는 AI 모델을 개발하는 방식이다. 

치매 고위험군 웨어러블 라이프로그도 (주)에코인사이트 글로벌에서 과기부의 인공지능 학습용 데이터 구축사업을 진행했다. 치매조기진단 예측, 발병의 예방과 선제적 관리를 위한 AI 기술개발을 위한 검증된 학습용 데이터 구축이 목적이다.

활용 분야는 웨어러블 디바이스 기계를 활용한 일상생활의 라이프로그 데이터 기반의 치매확률 예측과 관리가 가능한 AI 치매예측 시스템 개발이다.

치매진단 의료 영상도 가톨릭대 산학협력단에서 진행했다. 데이터 구축의 목적은 AI 기반 치매 진단을 위한 다중모델 뇌 영상 데이터 확보다. 활용 분야는 AI 기반 치매 진단 솔루션 개발과 치매를 비롯한 기타 뇌질환(우울증 등)에 대한 학문적 연구다. 

현재 임상에서 이뤄지는 뇌 영상검사와 신경심리검사를 종합한 치매 진단을 보다 더 정확히 조기에 판단할 수 있도록 MRI, PET 영상 데이터를 제공하는 것이다. 

치매진단 뇌파 영상은 디노플러스㈜에서 진행했다. 활용 목적은 기계학습(딥러닝) 기반의 의료영상진단 AI기술의 개발-확산과 임상전문의의 진단정보 활용 데이터 구축이다. 퇴행성 뇌질환(치매) 메커니즘 연구 결과에 활용이 가능하며, 이를 통해 비침습 진단 및 치료 모니터링 시스템 개발과 치료 메커니즘 규명을 통해 최적의 치료 기법 도출-제안에 활용할 수 있다는 분석이다.

지난해에 이어 올해도 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’은 진행 중에 있으며, 축적 데이터의 확대에 따라 인공지능 생태계 조성에 긍정적인 영향을 전파할 것으로 보인다.


관련기사

댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.