미주리 대학교 연구진은 가정용 센서와 기계학습 기반 인공지능을 결합한 시스템을 ALS 환자 관찰에 적용하는 임상시험을 진행하고 있다. ALS는 신경세포 손상으로 근력 약화와 말하기·삼키기·호흡 문제를 일으키며, 개인마다 병의 진행 속도와 양상이 달라 정기 진료만으로는 세부적 변화를 놓치기 쉽다. 연구팀은 이런 공백을 줄이기 위해 집에서 나오는 지속적 데이터를 활용하려 한다.
원래 이 센서들은 고령자의 행동과 활동 변화를 감지하기 위해 Marjorie Skubic(공대)와 Marilyn Rantz(간호대학)가 개발한 것이다. 장치는 걷기와 수면 패턴 같은 행동 변화를 포착하며, 센서 신호는 두 개의 작은 박스를 통해 무선으로 전송되어 안전하게 대학의 분석 시스템으로 이동한다. 연구진은 먼저 센서 데이터가 환자의 실제 일상 기능 변화와 정확히 일치하는지 검증한 뒤, 수집된 데이터를 이용해 예측 모델을 개발할 계획이다.
기계학습으로 ALS Functional Rating Scale Revised(ALSFRS-R) 점수를 추정하는 모델을 만들고 있으며, 데이터 과학 작업은 Noah Marchal이 이끌고 지도교수 Xing Song과 함께 인공지능 구성요소를 구현했다. 나중 단계에서는 예측 모델이 악화를 알릴 때 임상 업무 흐름에 통합해 임상진이 다음과 같은 조치를 취할 수 있게 할 예정이다:
- 환자 상태 확인
- 약물 조정
- 보조기기 권장
- 추가 치료 권유
참여 가족들은 더 큰 연대감과 마음의 안정을 보고했으며, 연구진은 이 접근법이 파킨슨병이나 심부전 같은 다른 만성 질환 감시에도 적용될 수 있다고 밝혔다. 이 연구는 학술지 Frontiers in Digital Health에 게재되었고 미주리 대학교가 보도했다.
어려운 단어·표현
- 임상시험 — 사람에게 치료 효과를 시험하는 연구임상시험을
- 기계학습 — 데이터로부터 규칙을 배우는 컴퓨터 기술기계학습으로
- 지속적 — 끊기지 않고 계속 이어지는 상태
- 검증하다 — 어떤 것이 정확한지 확인하고 증명하다검증한
- 통합하다 — 여러 요소를 하나로 합쳐 연결하다통합해
- 악화 — 병이나 상태가 더 나빠지는 일악화를
팁: 글에서 강조된 단어에 마우스를 올리거나 포커스/탭하면, 읽거나 들으면서 바로 간단한 뜻을 볼 수 있습니다.
토론 질문
- 이 시스템이 ALS 환자와 가족에게 주는 장점은 무엇이라고 생각하나? 구체적으로 말해보세요.
- 예측 모델을 임상 업무 흐름에 통합할 때 발생할 수 있는 문제점이나 우려는 무엇일까? 해결 방안을 제안해 보세요.
- 연구진은 이 접근법이 파킨슨병이나 심부전 같은 다른 만성 질환에도 적용될 수 있다고 밝혔다. 적용할 때 고려해야 할 점은 무엇인지 논의해보세요.
