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신화사, 베이징, 7월 22일(신화통신) 알츠하이머병의 진행을 효과적으로 통제하려면 조기 진단이 매우 중요합니다. 영국 케임브리지대학교와 기타 기관의 연구진이 새로운 인공지능(AI) 모델을 개발했습니다. 연구팀은 이 모델이 침습적이거나 비용이 많이 드는 검사를 피할 수 있을 뿐만 아니라 알츠하이머병을 조기에 예측할 수 있다고 말했습니다.

보고에 따르면, 알츠하이머병의 정확한 조기 진단을 위해서는 일반적으로 요추 천자나 양전자 방출 단층 촬영과 같은 침습적이거나 값비싼 검사 방법이 필요합니다. 그러나 모든 의료기관이 이러한 검사 조건을 갖춘 것은 아닙니다. 결과적으로 환자의 최대 1/3이 오진될 수 있으며, 더 많은 경우 너무 늦게 진단되어 효과적인 치료를 받지 못할 수 있습니다. 캠브리지 대학이 주도하는 AI 예측 모델은 연구 대상자가 향후 3년 내에 알츠하이머병에 걸릴지 여부를 효과적으로 예측할 수 있는 비침습적, 저비용 방법을 제공합니다. 관련 연구는 영국전자임상의학저널(British Journal of Electronic Clinical Medicine)에 게재됐다.

연구팀은 미국 연구팀이 회백질 위축 환자 400명으로부터 수집한 인지 테스트 및 MRI 스캔 데이터를 바탕으로 머신러닝 알고리즘을 사용해 AI 예측 모델을 구축하고, 영국 내 여러 진료소의 실제 데이터를 사용해 모델을 테스트했다. , 싱가포르 및 기타 국가. 텍스트, 그림 등 다중 모드 데이터를 사용하기 때문에 모델은 기존 임상 진단보다 초기 증상이 알츠하이머병으로 전환될 확률을 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

테스트 결과에 따르면 이 모델은 3년 이내에 알츠하이머병에 걸릴 사람을 식별하는 데 82%의 정확도를 보였고, 3년 내에 알츠하이머병에 걸리지 않을 사람을 식별하는 데에는 81%의 정확도를 보였습니다.

전 세계적으로 5,500만 명 이상의 사람들이 치매를 앓고 있으며, 가장 흔한 유형은 알츠하이머병입니다. 앞으로 연구팀은 이 모델을 확장해 혈관성 치매, 전두측두엽 치매 등 다른 유형의 치매를 예측하고, 혈액 검사에 지표 등 다양한 데이터를 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. (위에)