큐레이션_curation

AI은 인간의 학습능력, 추론 능력, 지각 능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 natural intelligence와는 다른 개념이다.
파킨슨병은 느린 동작, 정지 시 떨림, 근육 경직, 질질 끌며 걷기나 굽은 자세와 같은 자세 불안정 증상들을 특징으로 하는 진행형 신경 퇴행성 질환입니다. 심각한 인식 장애와 미약한 언어 장애도 발생하는데 만성적이고 진행적입니다. 
파킨슨병이나 알츠하이머 같은 중추신경계 질환은 조기에 발견하는 것이 중요하지만, 진단부터 어렵고 발견하더라도 시간이 늦어지는 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해 과학계에서 진단과 인공지능(AI)을 접목하는 시도가 활발합니다. 최근 세계에서 AI로 사람 걸음걸이나 목소리를 분석해 질병을 찾아내는 연구가 속속 나오고 있습니다. 이제는 AI가 단순히 의료 데이터를 분석하는 데 그치지 않고 질병을 초기에 진단하는 데 기여하고 있습니다.

수면 호흡 패턴으로 파킨슨병 발견

파킨슨병은 신경전달물질인 도파민 분비에 문제가 생겨 운동 장애가 나타나는 질환입니다. 질병 진행 단계에 따라 걸음걸이에 미묘한 변화가 나타나고 병원에서 운동 능력을 평가해 파킨슨병을 진단하지만 의사의 주관적 판단에 영향을 받을 수 있습니다. 지금껏 특별한 치료법은 없고 증상을 조절하는 약물만 있을 뿐이었는데 현재는 인공지능으로 활발한 연구가 되고 있습니다.

미 매사추세츠공대(MIT) 연구진은 환자의 호흡으로 파킨슨병을 조기에 진단할 수 있는 AI를 개발하였습니다. 파킨슨병에 걸리면 호흡이 바뀌는 것으로 알려졌으며, 일부 의학 연구에 따르면 호흡 변화는 운동 능력 변화보다 먼저 나타납니다. 즉 호흡의 변화를 알아채면 파킨슨병을 조기에 발견할 수 있는 것이다. MIT의 AI 모델은 사람이 자는 동안 호흡 패턴을 분석하여 연구진이 개발한 무선 인터넷(WiFi) 공유기 모양 장치에서 방출된 전파가 환자의 신체에 부딪혀 되돌아오면 AI가 분석하는 것입니다. 기기가 사람 몸에 닿지 않아도 되고, 간병인이나 의료진도 필요 없다는 장점이 있습니다. 연구진은 파킨슨병 환자 757명을 포함한 7671명에게 1만 1964일 동안 12만 시간 이상의 데이터를 수집하여 또 MIT 연구진은 같은 장비를 이용해 집 안에서 파킨슨병 환자를 지속적으로 살필 수 있는 연구도 하였습니다.

미국 일리노이대 연구진은 AI와 결합된 카메라로 사람의 보행을 평가하는 기술을 개발하였습니다. 먼저 연구진은 지원자를 33명 모집하여 10명은 다발성 경화증, 9명은 파킨슨병 환자였고, 나머지 14명은 신경계 질환이 없었습니다. 다발성 경화증 환자도 파킨슨병처럼 운동 능력이 떨어집니다. 지원자들이 러닝머신 위를 걷는 동안 연구진은 카메라 두 대로 전면과 측면에서 움직임을 기록했습니다. 엉덩이와 무릎, 발목, 발가락, 발뒤꿈치에 대한 좌표를 조사해 환자와 질환이 없는 사람의 차이를 분석했습니다. 이를 토대로 AI 알고리즘을 16가지 개발했습니다. 그 결과 AI는 최고 정확도 79%로 환자를 구별해 냈습니다. 카메라는 다른 고급 분석 장비보다 저렴해 많은 사람이 이용할 수 있을 것으로 연구진은 기대한다 합니다.

1초 만에 알츠하이머 음성으로 분석

비정상적으로 접힌 아밀로이드 베타 단백질과 타우 단백질의 뇌내 플라그 축적에 의해 발생하는 단백질 오접종 질환으로 확인되었습니다.

플라크는 아밀로이드 베타(Aβ)라고 불리는 길이 39-43의 아미노산으로 이루어져 있습니다. Aβ는 더 큰 아밀로이드 전구단백질(APP)의 파편이다. APP는 뉴런의 막을 통해 침투하는 트랜스 멤브레인 단백질입니다. APP는 신경세포의 성장, 생존, 그리고 부상 후 회복에 매우 중요합니다. 알츠하이머병에서는 감마 분비물과 베타 분비물이 함께 작용하여 APP가 더 작은 파편으로 나뉘게 됩니다. 이 파편들 중 하나는 아밀로이드 베타의 섬유질 섬유를 발생시키며, 이것은 노망 플라크로 알려진 밀집된 형태로 뉴런 바깥에 침전되는 덩어리를 형성합니다.

AD는 또한 타우 단백질의 비정상적인 집합으로 인해 타우파티로 간주됩니다. 모든 뉴런에는 시토 스켈레톤이 있는데, 내부 지지 구조는 부분적으로 마이크로 튜브라고 불리는 구조로 이루어져 있다. 이 미세관들은 트랙과 같이 작용하여 세포의 몸에서 축전지와 등 끝으로 영양분과 분자를 인도합니다. 타우라는 단백질은 인산염일 때 마이크로 튜브를 안정시키고, 따라서 마이크로 튜브 관련 단백질이라고 불립니다. AD에서 타우는 화학적 변화를 겪으며, 초인 산화가 되고 나서 다른 실과 짝을 이루기 시작하여 신경섬유 엉킴을 만들고 뉴런의 운반 체계를 분해한다. 병 변성 타우는 또한 전이 가능한 원소 이질 조절을 통해 신경성 사망을 일으킬 수 있습니다. 현재 목소리만으로 알츠하이머를 진단하는 기술도 나왔습니다. 알츠하이머 또한 진단이 어려운 질병입니다. 인지 테스트뿐 아니라 뇌 영상 촬영, 행동 분석을 종합해 진단하기 때문에 시간과 비용이 많이 듭니다.

미국 소프트웨어 기업 카나리아스피치는 AI 전문 기업 신티 언트와 협력해 알츠하이머 진단 AI를 개발하였습니다. 연구진이 개발한 AI는 20~30초의 음성 샘플을 분석하는 데 1초도 채 걸리지 않습니다. 알츠하이머가 있는 사람과 없는 사람의 목소리를 정확도 92.5%로 구별한다고 회사는 밝혔습니다.
캐나다 스타트업 윈터라이트는윈터 라이트는 미국 바이오 기업 제넨텍과 함께 음성으로 알츠하이머를 감지하고 진행 정도를 추적하는 기술을 개발했다. 윈터 라이트는 초기 알츠하이머 환자 101명의 데이터를 이용하였습니다. 이들의 녹음을 분석해 독특한 음향을 500건 이상 찾아내 그 가운데 단어의 길이, 빈도, 목소리의 힘 등 아홉 지표는 알츠하이머 진행을 나타내는 점수 체계에 포함됩니다. AI의 분석은 알츠하이머 진행을 임상의와 유사하거나 더 정확하게 평가했다고 회사 측은 설명합니다.