더 빠르고, 정확하게 치매를 예측하는 ‘치매예측데이터처리기술’

기계 학습(머신러닝)을 통해 최적의 치매 진료 시기와 약 복용 시기를 예측

백진호 기자 | 기사입력 2020/11/13 [14:09]

더 빠르고, 정확하게 치매를 예측하는 ‘치매예측데이터처리기술’

기계 학습(머신러닝)을 통해 최적의 치매 진료 시기와 약 복용 시기를 예측

백진호 기자 | 입력 : 2020/11/13 [14:09]
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통계청의 ‘2019년 사망원인통계 결과’(통계청, 2020)에 의하면, 지난해 알츠하이머 치매로 사망한 사람은 10만 명당 13.1명으로 전체 순위 중 7위였다. 이는 2018년보다 2계단 상승한 결과다.

 

치매(상세불명혈관성알츠하이머)에 의한 사망률은 인구 10만 명당 20.2명으로, 10년 전인 2009(11.8)에 비해 8.4명 늘었다. 이제 치매는 사람의 목숨까지 위협하는 치명적인 질병이 되었고, 그 부담은 우리 사회가 져야 할 몫이 되었다.

 

다른 질병들처럼 치매 역시 예방이 중요하다. 그리고 예방을 위해서는 치매에 대한 정확하고 신속한 예측이 필요한데, 이는 기술적인 부분이다.

 

그런데 기존의 기술은 치매 판정까지 시간과 비용이 많이 들고, 의료용 빅데이터 구축이 어려우며, 알고리즘 미설계 시 인식률이 낮아진다는 문제를 가지고 있었다.

 

이에 한국과학기술정보연구원’(이하 ‘KISTI’)는 기존 치매예측기술의 문제점을 보완할 수 있는 기술을 개발했다. 해당 기술은 기계 학습을 통한 치매예측데이터처리기술이다(한국과학기술정보연구원, 지식정보인프라 79더 미리 더 멀리, 데이터로 치매와 멀어지기’, 2020).

 

해당 기술은 사용자의 의료 정보를 기반으로 만들어진 의료 빅데이터와 기계학습기술을 결합시킨 후 치매 데이터를 분석해 질병을 예측하고 기록한다.

 

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▲ KISTI의 '기계 학습을 통한 치매 예측용 데이터처리기술'에서 캡처한 '기술 내용'   © 출처: KISTI

 

이를 위해 두 가지 방식을 활용한다. 첫 번째는 진료 내역에 기초한 연구다. 국민건강보험공단에 있는 의료 기록 중에서 노인 코호트 데이터를 활용해 치매 증상을 유형별로 분석하고, 그 결과에 개개인의 병력을 대입해 환자 개인의 치매 유형을 파악한다. 연도별 병력이나 건강검진 결과 정보의료 진료 기록 등의 다양한 데이터를 분석하며, 각각의 환자가 가지고 있는 다양하고 유의미한 특성을 종합적으로 살펴보는 과정이다.

 

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▲ KISTI의 '기계 학습을 통한 치매 예측용 데이터처리기술'에서 캡처한 '주요 기술 구성도'  © 출처: KISTI

 

두 번째는 IoT 센서를 통한 생활능력정보 분석이다스마트폰과 스마트워치를 통해 대상의 활동 정보를 감지하고, 집안에 있는 IoT 센서로 생활 능력의 변화 여부를 추적해 치매를 예측하는 데 필요한 여러 일상생활 정보를 분석한다. 생활 능력을 분석하는 항목에는 요리, 집안일, 문 단속, 가전제품 사용, 몸 단장, 약 복용 행태 등이 있다. 이는 실제 의사가 진료를 할 때 활용하는 체크리스트와 동일하다. 이 덕분에 의사는 환자를 진료할 때 환자나 주변인의 주관적인 답변에만 의존하지 않고 실제 생활 능력의 변화를 확인해 보다 정확한 진단을 할 수 있다.

 

지금까지 설명한 두 가지 연구 결과를 조합해 치매의 진행을 실시간으로 모니터링하고 질환이 악화되는 시점을 예측하면, 최적의 시기에 치매를 치료할 수 있게 된다.

 

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▲ KISTI의 '기계 학습을 통한 치매 예측용 데이터처리기술'에서 캡처한 '치매 데이터 분석 방법'  © 출처: KISTI

 

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▲ KISTI의 '기계 학습을 통한 치매 예측용 데이터처리기술'에서 캡처한 '치매 예측 데이터 처리 블록도'  © 출처: KISTI

 

치매예측데이터처리기술은 국민건강보험공단의 데이터와 일반인 데이터를 융합한 데이터베이스를 가공해 만든 데이터베이스를 활용하기 때문에 신뢰성이 높다. 그리고 기존 기술보다 성능이 더 좋은데, 이는 기계 학습과 특징을 추출하는 알고리즘을 치매 데이터에 적합하게 설계하기 때문이다.

 

한편 치매예측데이터처리기술은 생물학적 유형별로 세분화된 치매예측모델의 기초가 될 수 있다. 사람마다 지니고 있는 치매위험인자가 다르기에 이에 적합한 치매예측모델이 필요하다. KISTI 미래기술분석센터의 전홍우 박사는 치매예측데이터처리기술을 통해 한국인의 성별‧연령‧소득‧지역별로 유형을 구분하면서 치매조기예측모델을 개발하고 있다.

 

전 박사는 “해당 기술을 통해 세분화된 유형별로 치매위험인자를 파악함으로써 기존 연구 결과를 검증하고, 새로운 위험 인자를 발견할 수 있다”면서 추가적으로 개인의 병력 정보를 대입하면, 노인 코호트 데이터에서 유사한 유형을 찾은 후 패턴을 분석해 개인별 치매발병시기를 알맞게 예측할 수 있다고 밝혔다.

 

 

[백뉴스(100NEWS)=백진호 기자]

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백진호 기자
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