고령화가 빠르게 진행되면서 치매는 개인의 건강 문제를 넘어 사회 구조 전반의 과제로 떠오르고 있다. 최근 인공지능(AI)과 빅데이터 기술은 치매의 조기 진단과 예방 전략을 고도화하며 연구 패러다임을 바꾸고 있다.

AI가 바꾸는 치매 진단의 패러다임

기존의 치매 진단은 MRI, PET 영상, 신경심리검사에 주로 의존했다. 최근에는 AI가 이 영상 정보를 자동 분석해 초기 인지저하나 뇌 구조 변화를 탐지하는 연구가 활발히 진행 중이다.
DeepMind 등 글로벌 연구기관은 MRI 영상패턴을 분석해 알츠하이머 진행 가능성을 추정하는 모델을 시험단계에서 검증하고 있으며, 국내에서는 서울대병원과 KAIST 연구진이 병원 영상 및 인지검사 데이터를 이용한 AI 예측 시스템을 개발하고 있다. 이 연구는 향후 임상 현장에서 조기 위험 평가 도구로의 응용이 기대된다.

빅데이터가 여는 정밀의료 시대

미국의 ADNI, 유럽의 EPAD, 일본의 J-ADNI 등은 대규모 코호트 데이터를 공유하며 치매의 위험 요인과 치료 타깃을 찾는 대표적 국제 연구다.
한국 역시 보건복지부와 국립중앙의료원이 전국 치매안심센터, 병원 등에서 수집한 데이터를 통합하는 빅데이터 플랫폼 사업을 추진 중으로, 향후 AI 진단 알고리즘과 맞춤형 치료 연구에 활용될 예정이다.

AI·빅데이터 기반 예측 모델의 실제 적용

글로벌 제약사들도 임상 자료 분석에 AI를 활용하기 시작했다. Eisai와 Biogen은 레카네맙 임상에서 환자군의 반응 패턴 분석을 통해 치료 반응성을 예측하는 시도를 했다. Roche는 웨어러블 데이터를 통한 인지 모니터링 연구를 진행하고 있으며, 여러 국내 스타트업은 스마트폰 기반 인지 기능평가와 디지털 훈련 프로그램을 개발 중이다.
이러한 기술은 치매 치료를 넘어 ‘조기 위험 인지–예방적 개입’으로 확장되고 있다.

남은 과제: 데이터 윤리와 규제

의료 데이터는 민감 정보이기에 개인정보 보호와 데이터 편향 방지가 필수적이다. 각국은 AI 모델의 공정성과 투명성 확보를 위한 규제·윤리 기준을 논의 중이다. 또한 데이터 표준화와 국제 협력의 조율도 주요 과제로 남아 있다.

결론: 기술이 여는 치매 예방의 미래

AI와 빅데이터는 이미 연구와 임상 모두에서 활용되고 있으며, 치매의 조기진단과 맞춤형 예방을 촉진하고 있다.
‘치료 중심’에서 ‘예방 중심’으로 이동하는 패러다임의 전환 속에서, 데이터 기반의 기술은 인류가 기억을 지키는 새로운 방법이 되고 있다.

작성자 최인서