[치매] IBM Research와 Pfizer는 빠른 음성테스트를 사용하여 건강한 사람들의 질병 발병을 예측하는 데 도움이되는 새로운 AI모델을 개발했다고 밝혔다. AI의 정확도는 약 70%이며, 잠재적으로 인지기능 저하 증상이 나타나기 전에 최대 7년 전에 진단을 해 낼 수 있다.

운영자 | 기사입력 2020/11/03 [11:22]

[치매] IBM Research와 Pfizer는 빠른 음성테스트를 사용하여 건강한 사람들의 질병 발병을 예측하는 데 도움이되는 새로운 AI모델을 개발했다고 밝혔다. AI의 정확도는 약 70%이며, 잠재적으로 인지기능 저하 증상이 나타나기 전에 최대 7년 전에 진단을 해 낼 수 있다.

운영자 | 입력 : 2020/11/03 [11:22]
IBM Research와 Pfizer는 빠른 음성테스트를 사용하여 건강한 사람들의 질병 발병을 예측하는 데 도움이되는 새로운 AI모델을 개발했다고 밝혔다. AI의 정확도는 약 70%이며, 잠재적으로 인지기능 저하 증상이 나타나기 전에 최대 7년 전에 진단을 해 낼 수 있다. 
2020. 11. 1.
 
 
 

85C853C6-D92F-4315-80BB-E77B8442BB44

IBM과 Pfizer는 심각한 퇴행성 질환의 마커를 찾기 위해 시간이 지남에 따라 언어패턴을 살펴 보는 AI를 개발, 알츠하이머를 미리 진단할 수 있다.

알츠하이머는 심각한 퇴행성 질환이지만 조기진단에 대한 답은 말, 언어패턴에 있다. 

나는 할머니가 내가 그녀를 마지막으로 직접 보았을 때 내가 누군지 기억하지 못할까 두려웠다. 그녀는 휠체어에서 작고 연약해 보였지만 여전히 그녀의 눈에서 반짝임을 볼 수있었다. 

나는 그녀의 휠체어 옆에 앉아 10년 동안의 추억과 사건들을 벼락치기로 설명하려 노력했다. 매순간 그녀가 리셋하는 것 같았고 내가 지난 몇 년 동안 무엇을했는지 묻곤했다. 우리는 모든 것을 다시 살펴보았다. 내가 그녀에게 아무리 많은 이야기를 했더라도 그녀가 더 이상 내가 누군지 기억하지 못하기까지 소중한 시간이 몇 시간 밖에 없었다.

알츠하이머 병은 5백만 명이 넘는 미국인이 함께 살고있는 퇴행성 뇌질환이며, 알츠하이머협회에 따르면 그 수가 증가하고 있다. 그러나 IBM Research와 Pfizer는 빠른 음성테스트를 사용하여 건강한 사람들의 질병 발병을 예측하는 데 도움이되는 새로운 AI모델을 개발했다고 밝혔다. AI의 정확도는 약 70%이며, 잠재적으로 인지기능 저하 증상이 나타나기 전에 최대 7년 전에 진단을 해 낼 수 있다. 

이 질병은 전형적인 연령 관련 변화로 잘못 해석 될 수있는 증상으로 시작하여 몰래 숨기는 병이다. 이러한 조기경고 플래그는 인지기능 저하의 신호이므로 인식하는 것이 중요하다. 임상의가 빨리 알츠하이머병을 발견할수록 현재까지 치료법이 없더라도 환자를 돕기 위해 더 많은 일을 할 수 있다.

 

 

 

4210722F-65D4-422F-8986-DB85736853E8

IBM 연구팀은 의료 파트너 및 임상의와 협력하여 개인이 자연환경에서 보여주는 바이오마커를 분석 할 수있는 AI모델을 설계한다.

7년전에 알츠하이머병을 진단

연구자들은 AI를 사용하여 임상진단 7년 전에 알츠하이머 병을 예측할 수 있다. AI를 훈련하기 위해 IBM과 Pfizer 연구원은 1948년 이후 5,000명 이상의 사람들과 그 가족의 건강을 추적하는 종단적연구 Framingham Heart Study의 데이터를 사용했다. 이러한 연구에서 수집된 데이터는 임상의가 시간이 지남에 따라 특정 질병에 대한 위험요소를 정확히 찾는 데 도움이 될 수 있다.

IBM의 의료 및 생명과학연구부사장 Ajay Royyuru는 새로운 예측 알츠하이머 AI기술에 대해 화상채팅을 통해 인터뷰했다. Royyuru는 IBM의 연구원들이 의료개선을 위해 새로운 기술을 사용하는 데 초점을 맞추었지만 언어와 음성이 중요한 관찰 가능한 요소로 두드러졌다고 말했다.

“우리의 분석은 이전 시점에서 수행된 테스트에서 추출 할 수있는 특징과 변수를 살펴보고 그 중 어떤 것이 향후 알츠하이머병의 임상진단에 대한 예측 변수인지 묻는 것이었다. 가능하다면 정확도를 기한다.” 로이 유루가 말했다. "실제로 미래의 알츠하이머를 예측가능하다.”

AI모델은 인지 테스트 중에 기록된 연구참가자의 짧은 언어 샘플을 분석하여 알츠하이머병의 최종 발병을 예측하도록 훈련되었다. AI는 또한 음성 샘플의 필사본을 분석하여 눈에 띄지 않았을 수있는 미묘한 변화를 더 잘 인식했다.

시행되는 시험은 사람들에게 그림을보고 그들이 본 것을 설명하도록 요청한다. 환자가 설명하는 내용은 IBM이 AI로 분석한다.

692C0253-1546-4EE9-8F62-ADD00B7AFFE6

 

조기 진단은 알츠하이머병과 관련하여 큰 차이를 의미 할 수 있다.

Framingham Heart Study에 참여한 사람들은 유전적 병력이나 질병에 대한 소인이 있는 고위험 그룹이 아니라 인지적으로 건강한 것으로 간주되었으며 일반 인구를 대표했다. 또한 연구자들은 평생 동안 참가자를 추적하여 나중에 알츠하이머에 걸렸는지 확인할 수있었다.

Framingham 데이터 세트를 사용함으로써 Royyuru팀은 시계를 되돌려 평균적으로 임상진단 7년 전에 언어 마커가 20 ~ 30%의 정확도로 알츠하이머에 걸릴 가능성이있는 사람을 이미 표시하고 있음을 확인할 수있었다.

눈에 띄는 특정 단어나 문구는 없다고 로이 유루는 말했다. 대신 인지적 변화를 나타내는 단어 사용 패턴이다.

알츠하이머 병의 가족력이 있다면 시간이 지남에 따라 자신의 인지상태를 기록하는 것도 도움이 될 수 있다고 Royyuru는 말했다. 그런 다음 무언가가 변경될 경우 "정상"이라는 교과서 정의가 아닌 기준선을 갖게되므로 변경사항 모니터링을 개인화 할 수 있다.

알츠하이머 병의 미래

7년은 알츠하이머와 관련하여 많은 것을 의미 할 수 있다. Royyuru는 참가자들이 모두 질병의 동일한 단계에 있지 않고 많은 사람들이 불행히도 도움을받을 수 없기 때문에 많은 알츠하이머 임상시험이 어려움을 겪거나 실패한다고 말했다.

"이러한 종류의 디지털 바이오마커와 음성을 사용하면 질병 단계에있는 환자를 보다 적절하게 표시 할 수 있다."라고 Royyuru가 말했다. 이것은 향후 연구에 도움이 될 것이다.

로이유루에 따르면, 알츠하이머를 예측하는 연구팀의 연구는 언어학 및 언어연구 측면에서 최초의 것이다. 이전의 예측연구는 혈액과 뇌의 바이오마커를 조사했지만, 언어, 말에서 발견되는 마커는 훨씬 일찍 발생하고 수집하기 쉽다.

Royyuru는“변화를 발견하고 적절한 진단과 해결을위한 적절한 임상적 도움을 구할 수있을 때 실제로 창을 앞당기는 것이 더 쉬워졌다.

연구팀은 앞으로 음성 및 디지털 바이오마커를 사용하여 치료 및 개입을위한 표적모집이 가능하기를 희망한다. 이것은 실제로 미래의 치료 성공확률을 높일 수 있다. CNET.com

 

 
광고
광고
광고
많이 본 기사