국제학술지 네이처 메디신(Nature Medicine)에 최근 실린 매사추세츠 공과대학(MIT) 연구 논문에 따르면 개발된 AI 모델은 신경망, 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하는 연결 알고리즘으로 잠자는 동안 나타나는 호흡 패턴을 통해 파킨슨병이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 파킨슨병의 심각성과 질병 진행에 대한 추적도 가능하다.
이번 연구는 매일 밤 사람의 수면 상태에서 AI가 별다른 검사 없이도 파킨슨병을 진단할 수 있다는 것을 확인했다. 연구팀은 가정용 와이파이(Wi-Fi) 라우터 모양의 장치를 개발했는데, 무선 신호를 방출하고 주변 환경에서 반사를 분석하며 신체 접촉 없이 호흡 패턴만 추출하는 방식이다. 호흡 신호가 신경망에 공급되기 때문에 환자나 간병인의 도움 없이 진단할 수 있다.
MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소 센터의 카타비(Katabi) 책임자는 “파킨슨 병과 호흡 사이의 관계는 제임스 파킨슨 박사의 연구에서 1817년 초 주목받았다”면서 “움직임 없이도 호흡에서 질병을 발견할 수 있는 동기가 됐다”고 설명했다. 그는 이어 “일부 의학 연구에 따르면 호흡기 증상은 운동 증상 몇 년 전에 나타나기 때문에 호흡 특성이 위험 평가에 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다”고 말했다.
파킨슨병은 알츠하이머 다음으로 두 번째로 흔한 신경질환이다. 미국에서는 100만명이 넘는 사람들이 매년 이 병으로 519억 달러의 경제적 부담을 안고 있다.
연구팀은 임상 치료 측면에서 농촌 지역에 거주하거나 제한된 이동성 또는 인지 장애로 집을 나서기 어려운 사람들에게, 소외된 지역 사회 거주자들에게 파킨슨병을 진단하는 데 큰 도움이 될 것이라고 기대했다. 질병에 대한 증상 정보가 제한적인 경우에도 AI 장치를 사용해 환자들이 집에서 어떤 행동 패턴을 보이는지 등 객관적이고 실제적인 평가를 받을 수 있을 것으로 예상하고 있다.
한편 이 연구는 로체스터 대학, 메이요 클리닉 및 매사추세츠 종합 병원과 공동으로 수행됐다. 국립과학재단 및 마이클 J. 폭스 재단의 부분 지원으로 국립 보건원 (National Institutes of Health)이 후원했다.
