치매 조기 예측 기술

기술 개요

• 치매 군 및 정상 군의 의료기록 정보를 이용하여 서로 다른 잠복기별 학습 데이터를 생성하고, 잠복기별 학습 데이터 각각을 이용한 기계 학습을 수행하여 잠복기별 치매 예측 모델을 생성 후 사용자의 의료기록 정보를 잠복기별 치매 예측 모델 각각에 입력하여 잠복기별 치매 예측 정보를 출력함

기존 기술 문제점

• 치매는 초기 단계에서 진단을 받아 약품을 이용한 치료를 진행했을 때 높은 치료 효과를 보이고 증상 완화에 결정적인 역할을 한다. 하지만 최근 치매를 예측하기 위해, 개인의 과거 수년간의 의료기록 데이터를 이용해 통계적 모델 또는 인공지능 알고리즘을 통해 분석 및 예측하는 방법은 1년 후, 3년 후 등 과 같이 가까운 미래의 치매 가능성을 예측하기 어려운 문제점이 있음

기술의 특징 및 우수성

• 기술의 특징

  • 잠복기별 학습 데이터 각각을 이용한 기계 학습을 수행하여 잠복기별 치매 예측 모델을 생성
  • 잠복기별 학습 데이터에 대해 질병의 중증도 레벨 결정
  • 공통 치매 위험 인자 각각에 대해 잠복기에 따른 중증도 레벨 별 분포 변화 분석

• 기술의 우수성

  • 머신 러닝 기반으로 의료기록 정보를 이용해 먼 미래 및 가까운 미래의 치매 발생 가능성 예측할 수 있는 잠복기별 치매 예측 가능
  • 잠복기별로 공통된 치매 위험 인자의 분포 변화 분석을 통해 각각의 치매 위험 인자의 영향도를 평가 가능

상세 설명

• 치매 군 및 정상 군의 의료기록 정보를 이용하여 서로 다른 잠복기별 학습 데이터를 생성하고, 기계 학습을 수행하여 잠복기별 치매 예측 모델을 생성하고 치매 예측 모델을 의료기록 정보에 입력하여 치매 예측 정보를 출력함
• 의료기록 정보 중 질병 코드 별로 계산된 약물 처방 일수를 이용하여 상기 각각의 잠복기별 학습 데이터에 대해 질병의 중증도 레벨을 결정하고 상기 중증도 레벨은 급성 질환 및 만성 질환 각각에 대해 서로 다른 약물 처방 일수의 범위를 적용하여 결정함

그림 1 잠복기별 치매 예측 장치의 개념도 및 구성 블록도

기술완성도 (TRL)

활용분야 및 적용제품

• 활용분야

  • 치매 발생 가능성 예측
  • 치매 위험 인자 분표 변화 분석
  • 치매 위험 인자 영향도 평가

• 적용제품

  • 치매조기진단장치

산업동향(기술 동향 및 트랜드 등 )

• 인공지능 기술이 고도화됨에 따라 의료용 인공지능에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있는 추세이며, 의료 분야에서 인공지능(AI) 알고리즘과 소프트웨어는 복잡한 의료 데이터를 분석할 때 인간의 지식을 근사화하기 위해 적용하고 있음
• 주로 질병에 대한 진단, 치료 프로토콜 개발, 약물 개발, 맞춤형 의료, 임상 의사결정 지원 등 다방면에서 의료 실무에 인공지능을 적용하고 있음
• 또한, 현재 주요 치매 진단 기술은 뇌 MRI를 통해 어느 정도 그 위축을 파악할 수 있어 조기 진단 기술이 나타나고 있으며, 국내에서도 의료 인공지능 기업 뷰노가 뇌 MRI를 기반으로 의료진의 치매 진단을 돕는 뷰노메드 딥브레인과 뷰노메드 딥브레인 AD의 상용화에 성공함

  (출처 : 바이오타임즈(http://www.biotimes.co.kr)

• 하지만, 챗봇과 사용자 간의 잘못된 의사소통, 챗봇에 대한 고객 오해, 부정확하거나 잘못된 안내, 진단 오류 또는 적절하지 못한 개입, 증상에 일관성 없는 대응, 역추적 정보에 대한 단순한 의사결정 트리의 이용 등은 챗봇의 정보를 신뢰하는 데 있어 제기되고 있는 문제가 되고 있어 보완이 필요함

시장전망(목표시장 규모 및 전망)

• 글로벌 의료 진단용 인공지능 시장 규모는 2018년 4억 4,000만 달러에서 2029년 96억 900만 달러에 달하며, 시장성장률 33.4%로 성장할 것으로 전망됨

  (출처 : 한국보건산업진흥원, 글로벌 인공지능 병리 영상의료기기 산업 제도 동향, 2020)

  - 진단 분야 시장에서 AI 도입을 위해 솔루션, 빅데이터 유입, 진단 영상 센터, 병원 등과 같은 요소에 의해 시장이 영향을 받을 것으로 보임
• 알츠하이머(치매) 분야 진단 시장은 2022년을 기준으로 69억 8,670만 달러로 2028년까지 96억 3,923만 달러로 시장 성장률 5.51%로 성장할 것으로 전망됨

그림 2 글로벌 AI 의료영상기기 시장 규모 및 성장률(’18~’29년)

지재권현황