한국과학기술정보연구원(KISTI·원장 최희윤)이 개발한 '기계학습을 통한 치매 예측용 데이터 처리 기술'은 공공 데이터베이스(DB)를 활용하는 치매 예측 모델이다.
기계학습을 통해 조기에 치매를 예측할 수 있도록 한다. 연도별 병력이나 건강검진 및 의료 진료 기록, 처방 약 등 다양한 의료 데이터를 분석하는데, 치매에 초점을 둔 것이 특징이다. 개인이 가진 각종 유의미한 '자질'을 조합해 치매 가능성을 따지게 된다. 이들로 데이터 세트를 구성하고, 치매를 예측하는 기계학습 장치를 구성했다.
이들 기술은 의료기관이나 요양기관에서 실제 치매 예측용으로 활용할 수 있다. 조기 예측과 진단, 이에 따른 선제적 치료로 치매 환자의 빠른 증가와 높은 사회적 비용을 해결하는 데 도움이 될 수 있다.
기술준비수준(TRL)은 4~5단계에 달하고 있다. 상용화 직전 단계다. 각 의료 관련 기관에서 기술을 이전받아 바로 활용 가능하다. 관련 국내 특허는 1개를 출원한 상태고, 해외 특허도 준비하고 있다.
연구진은 이들 기술을 보다 발전시킬 수 있는 추가 연구도 진행하고 있다. 환자 생활패턴을 파악, 기존 기술에 더하는 센서 기술을 연구하고 있다.
전홍우 박사는 “치매는 아직 완전한 치료 방법이 없어 예측과 진단이 무엇보다 중요하다”며 “이 기술은 의료기관과 요양기관이 한발 앞서 치매를 진단하고 치료하는 데 큰 역할을 한다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
