한국한의학연구원 디지털임상연구부 김재욱 박사 연구팀은 광주치매코호트 연구팀과 공동으로 안구 움직임 데이터를 활용해 치매 위험군을 찾아냈다고 22일 밝혔다. 연구팀은 이번 연구에서 594명의 노인(정상 대조군 428명, 경도 인지장애 환자군 166명)이 컴퓨터로 5분간 간단한 인지 과제를 수행하는 동안의 안구 움직임 데이터를 수집·분석했다.
이어 기계학습모델을 활용해 분류모델을 개발한 뒤 각각 다른 데이터 조합을 적용한 3가지 분류모델 성능을 평가했다.
'인구통계정보+안구 움직임 데이터', '인구통계정보+MMSE', '인구통계정보+안구 움직임 데이터+MMSE' 등 각 3가지 모델을 분류해 성능을 비교한 결과 각각 AUROC 점수가 0.752, 0.767, 0.840을 기록했다.
MMSE는 인지기능을 평가하기 위해 사용되는 간단한 신경심리학적 평가 도구이고, AUROC 점수 분류모델의 성능을 평가하는 지표다.
AUROC 점수는 1점에 가까울수록 모델 분류 성능이 뛰어나다고 볼 수 있는데, 일반적으로 0.8 이상인 경우 좋은 성능의 분류 모델로 평가한다고 연구팀은 설명했다.
김재욱 박사는 "이 연구를 디지털 헬스 기기에 적용한다면 치매안심센터·보건소·1차 의료기관 등에서 치매 위험군을 조기에 선별해 치매 예방을 위한 다양한 프로그램에 참여시킬 수 있을 것"이라고 말했다. 2021년 기준 전국 치매 환자 수는 91만명으로, 치매 관리 비용도 18조7천억원에 이르는 것으로 추산된다.