일상 생활에 지장을 줄 정도로 뇌의 기능이 크게 저하되는 현상을 통틀어 치매라고 하는데, 알츠하이머는 치매 중 60%-80% 가량을 차지하는 가장 큰 원인 중 하나입니다. Stevens Institute of Technology에서는, 알츠하이머를 빠르게 조기 진단하기 위해서 언어 정보를 사용하는 방법을 연구하였고, 그에 대한 결과를 공개하였습니다.
연구에 따르면, 알츠하이머 증상이 있는 사람들은 특별한 언어적 경향을 보인다고 합니다. 예를 들어 고유 명사 대신 대명사를 많이 사용하며, 본인에 대한 표현을 간접적으로 에둘러 표현하는 경우가 많다고 합니다. 이러한 미세한 언어적 차이를 감지하고, 예측하기 위해서 딥러닝 기술이 사용되었습니다.
구체적으로, 자유 시나리오 발화가 아니라 미리 정해진 시나리오를 주고 상황을 묘사하도록 합니다. 예를 들어 “항아리에서 쿠키를 훔치는 어린이에 대한 그림”을 묘사하도록 요구하고, 그에 대한 대답들을 모아서 분석을 수행했습니다. 각 문장들은 attention과 CNN을 이용해서 512차원 벡터로 변환되었고, 정상인과 알츠하이머 환자 각각의 경우에 대한 분류 모델을 학습시켰습니다. 그 결과 진단율은 약 95% 정도를 달성했다고 합니다.
아직 자유 시나리오 발화에 대한 부분은 연구 중이라고 하며, 성과가 있을 경우 시나리오 인터뷰 형태가 아니라 이메일이나 SNS에 올리는 글로부터도 알츠하이머 진단을 시도할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 정확한 최종 진단으로 사용되기는 힘들겠지만 조기 진단이 필요한 그룹을 판별하는데에는 도움이 되리라고 생각합니다.
