한국한의학연구원은 김재욱 디지털임상연구부 박사 연구팀이 광주치매코호트 연구팀과 공동연구로, 안구 움직임 데이터를 활용해 치매위험군을 보다 정확히 찾아내는 연구 결과를 도출했다고 22일 밝혔다.

치매 위험도가 높은 인지장애 환자는 조기 식별이 중요하다. 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.

연구팀은 총 594명의 노인 인구(정상대조군 428명, 경도인지장애 환자군 166명)를 대상으로 실험을 실시했다. 컴퓨터로 5분간 간단한 인지과제를 수행하는 대상자의 안구 움직임 데이터를 수집·분석하고 기계학습모델을 활용해 분류모델을 개발했다.


이후에는 각기 다른 데이터 조합을 적용한 3가지 분류모델의 성능을 평가했다. 이 결과 각각 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic) 점수를 0.752, 0.767, 0.840를 얻을 수 있었다. AUROC 점수는 분류모델의 성능을 평가하는 지표로, 1점에 가까울수록 모델의 분류 성능이 뛰어나다. 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.


김 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.
이번 연구 결과는 국제전문학술지인 ‘프론티어스 뉴로사이언스’ (Frontiers Neuroscience, IF 5.152)에 지난 15일 게재됐다.