연구진은 알츠하이머병 초기인 노인들의 낙상을 감지하는 실험 장치를 이용해 알츠하이머의 징후인 다른 행동, 예를 들어 벽으로 걸어간다거나 갈피를 못 잡고 방황하는 이동성을 인식했다. 이 장치는 저전력 무선신호를 사용해 착용자의 보행속도, 수면 및 호흡 양상, 위치 등을 알린다. 무선신호는 반경 약 9m 내의 모든 곳에서 반사된다. 호흡을 포함한 인체의 모든 움직임은 반사된 신호를 변화시킬 수 있다.
반사신호 분석에는 머신러닝 알고리즘이 사용된다. 장치 착용자의 걷기, 하강 등 간단한 동작과 수면 장애 등의 복잡한 동작까지 인식한다. 그리고 동작 패턴을 보여주는 엄청난 양의 데이터가 생성된다. 이 장치로 환자의 우울증, 수면 장애까지 인식할 수 있다. 또 알츠하이머의 전형적인 징후인 특정 행동 반복을 감지한다.
예를 들어 이 장치는 환자가 새벽 2시에 잠에서 깨 방 안을 이리저리 돌아다니는지 여부를 알 수 있다. 또 특정 가족 구성원이 방문했을 때 환자의 상태를 살핀다. 관찰 결과에 따라 의료진은 환자에게 투여하는 약물의 용량을 조절할 수 있다.
AI는 뇌에서 알츠하이머병의 초기 징후를 발견하는 데도 도움이 된다. 맥길대학 신경학자가 개발한 알고리즘은 아밀로이드 단백질 클러스터에서 패턴을 발견할 수 있으며 알츠하이머를 84%의 정확도로 탐지한다.
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