저자 및 기관: Julius Opwonya·구본초 (한국한의학연구원 디지털임상연구부), 이건호 (광주치매코호트연구단), 김중일·김재욱 (한국한의학연구원 디지털임상연구부)

발표 저널: Frontiers Neuroscience

원문 링크: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2023.1171417/full

노령화 시대, 눈 움직임 추적 기술로 치매 위험군 선별

한국한의학연구원, 간단한 추적 기술로 인지 저하 조기 발견 연구 결과 도출 

급속한 인구 노령화로 치매 등의 인지 장애가 사회적 비용을 초래하는데 이를 간단한 눈의 움직임 추적으로 조기 식별 및 예방을 할 수 있게 됐다.

한국한의학연구원 (원장 이진용) 디지털임상연구부 김재욱 박사 연구팀은 광주 치매 코호트 연구팀과 공동연구로, 안구 움직임 데이터를 활용해 치매 위험군을 보다 정확히 찾아내는 연구 결과를 도출했다고 22일 밝혔다.

연구성과는 국제전문학술지인 ‘프론티어스 뉴로사이언스’ (Frontiers Neuroscience, IF=5.152)에 2023년 6월 15일 게재됐다. (논문 제목: Eye Movement Changes as an Indicator of Mild Cognitive Impairment)

연구팀은 2018년부터 심각한 사회적 비용을 초래하는 인지 장애를 조기에 식별하고 예방, 관리하기 위해 다양한 생체지표를 활용한 비침습적이고 경제적인 인지 장애 선별 모델 개발 연구를 계속해왔다.

치매 위험도가 높은 인지 장애 환자는 조기 식별이 중요한데, 이미 진행된 상태에서는 완치가 어려운 반면, 경미한 인지 손상 단계에서는 예방을 위한 적절한 신체 운동, 뇌인지 훈련, 식이요법, 심혈관계 기능 관리를 통해 질병 진행을 막을 수 있기 때문이다.

이번 연구에서는 먼저 총 594명의 노인 인구 (정상 대조군 428명, 경도 인지 장애 환자군 166명)를 대상으로, 컴퓨터로 5분간 간단한 인지 과제를 수행하는 대상자의 안구 움직임 데이터를 수집·분석하고, 기계 학습 모델을 활용해 분류 모델을 개발했다. 

이후에는 각기 다른 데이터 조합을 적용한 3가지 분류 모델의 성능을 평가했다. 

인구 통계 정보+안구 움직임 데이터, 인구 통계 정보+MMSE, 인구 통계 정보+안구 움직임 데이터+MMSE 등 각 3가지 모델의 분류 성능 비교 결과 각각 AUROC 점수 0.752, 0.767, 0.840을 얻을 수 있었다.

일반적으로 AUROC 점수 0.8 이상이면 좋은 성능의 분류 모델로 평가하는데, 이 결과는 기존 정보들과 함께 간단한 안구 움직임 데이터를 활용하면 더 효과적인 분류 모델을 만들 수 있다는 것을 보여준다.

김재욱 박사는 “급속한 노령화 등으로 발생하는 치매는 심각한 사회적 문제”라며 “이 연구를 VR 등의 디지털 헬스 기기에 적용한다면, 치매안심센터, 보건소, 1차 의료기관 등에서 치매 위험군을 조기에 선별해서 치매 예방을 위한 다양한 프로그램에 참여시킬 수 있을 것으로 기대한다”라고 설명했다.

출처: 민족의학신문 http://www.mjmedi.com/news/articleView.html?idxno=56813