치매 진단의 패러다임이 빠르게 바뀌고 있다. 기존에는 뇌 MRI, PET, 신경인지검사 등이 개별적으로 사용됐지만, 최근에는 혈액 바이오마커, 뇌영상, 인지 데이터를 하나의 AI 플랫폼에 통합 분석해 조기 진단 정확도를 높이는 시도가 활발하다. 이번 기사에서는 차세대 AI 통합 진단 기술의 구조와 국내외 개발 현황을 살펴본다.

1. 조기진단의 핵심: 다중모달 데이터 통합

• 혈액: 아밀로이드β, p-tau181, GFAP 등 바이오마커 분석
• 뇌영상: MRI 기반 해마 위축, PET 기반 아밀로이드 침착 시각화
• 인지검사: K-MMSE, MoCA 등 신경심리 지표 수치화

AI는 이 세 가지 데이터를 학습시켜 환자의 치매 위험도를 수치화·예측하는 역할을 수행한다.

2. 대표 플랫폼 사례

🇺🇸 Cognetivity Neurosciences (UK/US)

• iPad 인지과제+MRI+혈액검사 통합 AI 알고리즘
• 94% 정확도, NHS(영국국민건강보험) 파일럿 운영 중

🇯🇵 Fujitsu × National Center for Geriatrics and Gerontology

• 인지 검사+MRI+혈액 p-tau 통합 예측 모델 개발
• 2024년 상반기 일본 치매 국가전략 플랫폼과 연계 추진

🇰🇷 로완 슈퍼브레인

• 인지 훈련 데이터+MMSE 결합
• 개인 맞춤형 훈련으로 더욱 최적화된 훈련 제시

3. 기술의 장점

항목	기존 방식	AI 통합 플랫폼
검사 비용	MRI+PET 등 고비용	혈액+인지+1회 MRI로 비용 절감
정확도	단일지표 분석 한계	다중지표 통합 분석 정확도↑
조기발견	증상 이후 진단	증상 전 단계 예측 가능

4. 과제 및 전망

• 데이터 정합성 확보 필요 (영상 해상도, 검사 포맷 다양성)
• 의료기기 인증과 보험 적용을 위한 ‘설명 가능한 AI’ 확보 과제
• 국가단위 빅데이터 연계로 학습 정확도 향상 시도 중

결론

혈액, 뇌영상, 인지검사 데이터를 통합한 AI 진단 플랫폼은 치매 조기 예측의 핵심 기술로 부상 중이다. 진단 비용을 줄이고, 증상이 나타나기 전 환자를 선별해 중증화를 막는 전략으로, 향후 치매 예방과 사회적 비용 절감에 중대한 역할을 할 것으로 기대된다.

작성자 최인서