IBM, 파킨슨병 증상파악 기계학습 모델 개발

IBM과 마이클J폭스 재단이 파킨슨병의 진행 정도를 파악할 수 있는 기계학습 모델을 연구 중이라고 밝혔다.

미국 지디넷은 IBM이 파킨슨병의 진행과정을 파악할 수 있는 기계학습 모델을 개발 중이라고 최근 보도했다.

파킨슨병은 중뇌의 도파민 신경세포 파괴로 인해 퇴행성 신경질환이다. 경직, 근육의 떨림, 느린 움직임, 자세 불안 등 운동장애가 발생하며 일상생활에 큰 영향을 미친다.

경미한 파킨슨병 환자와 심삭한 환자의 시간경과에 따른 걷기 움직임 평가(표=IBM)

이 병은 아직 생물학적 분석이 모두 이뤄지지 않아 임상의가 환자의 증상만으로 질병이 얼마나 진행됐는지 판단하기 어려운 것이 특징이다.

더불어 개인에 따라 병의 증세가 다르고 치료 약물에 따른 효과나 반응이 다르기 때문에 적합한 치료법을 적용하기도 쉽지 않다.

IBM은 환자의 병세가 얼마나 진행됐는지 정확하게 파악하기 위해 개인 맞춤형 학습모델을 설계 중이다.

이를 위해 우선 파키슨병의 진행 단계가 어떻게 되는지 정의를 내리기 위한 연구를 실시하고 있으며 일반인, 일상활동이 가능한 파킨슨병 환자, 일상생활이 불가능한 중증 파킨슨병 환자의 걷거나 달릴 때의 움직임을 기반으로 한 데이터셋을 확보하고 있다.

IBM과 연구진은 일반인과 파킨슨병 환자의 움직임 편차를 바탕으로 학습모델로 분석해 추후 파킨슨병의 단계와 증세를 나눌 수 있을 것으로 예상했다. 또한 환자에 따른 약물 적용 효과를 계산할 수 있는 알고리즘을 공개했다.

연구진은 공개한 학습모델과 알고리즘을 통해 의사가 정확한 치료 계획을 수립할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

IBM 연구소의 비토리오 카지아노 연구원은 “우리는 파킨슨병을 비롯해 헌팅턴병 등 신경 퇴행성 질병을 치료하기 위한 방법을 찾기 위한 프로젝트의 일부”라며 “이번 연구도 다른 신경학적 질병을 감지하는데 잠제적으로 도움이 될 수 있는 기반이 될 것”이라고 전했다.