“5분간 눈 움직임 추적했더니” 치매징후 바로 찾아냈다

- 안구움직임 추적기술로 인지저하 조기 발견 가능성 높여

[게티이미지뱅크]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 초고령화시대 최대 불청객으로 꼽히는 치매를 조기에 발견할 수 있는 길이 열렸다.

한국한의학연구원 디지털임상연구부 김재욱 박사 연구팀은 광주치매코호트 연구팀과 공동연구로, 안구 움직임 데이터를 활용해 치매위험군을 보다 정확하게 찾아냈다고 22일 밝혔다.

이번 연구성과는 국제학술지 ‘프론티어스 뉴로사이언스’ 6월 15일 게재됐다.

국내 65세 이상 치매환자 수는 계속 늘어나고 있으며, 2021년 기준 전국 치매 환자수 91만명, 치매 관리 비용도 약 18조 7천억원에 달한다.

김재욱 박사 연구팀은 지난 2019년 뇌파 측정을 통한 치매위험군 식별 연구에 이어, 이번에는 안구움직임 데이터를 활용한 경도인지장애 환자 식별에 나섰다.

경도인지장애란 치매라고 할 만큼 심하지 않는 치매 전단계의 인지저하상태를 말한다.

연구팀은 2018년부터 심각한 사회적 비용을 초래하는 인지장애를 조기에 식별하고, 예방, 관리하기 위해 다양한 생체지표를 활용한 비침습적이고 경제적인 인지장애 선별모델 개발연구를 계속해왔다.

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

실험 대상자가 안구 움직임 데이터를 수집하고 있는 모습.[한국한의학연구원 제공]

이번 연구에서는 먼저 총 594명의 노인(정상대조군 428명, 경도인지장애 환자군 166명)들을 대상으로, 컴퓨터로 5분간 간단한 인지과제를 수행하는 대상자의 안구 움직임 데이터를 수집·분석하고, 기계학습모델을 활용해 분류모델을 개발했다.

이후 각기 다른 데이터 조합을 적용한 3가지 분류모델의 성능을 평가했다.

그 결과 ▷인구통계정보+안구 움직임 데이터 ▷인구통계정보+MMSE(인지기능 평가 도구) ▷인구통계정보+안구 움직임 데이터+MMSE 각 3가지 모델의 분류 성능 비교결과 각각 AUROC(분류모델의 성능을 평가하는 지표) 점수 0.752, 0.767, 0.840를 얻었다.

일반적으로 AUROC점수 0.8 이상인 경우 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”라면서 “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”고 말했다.

nbgkoo@heraldcorp.com

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