한국전기연구원 연구진이 웨어러블 기기와 인공지능 기술을 결합해, 경도인지장애를 조기에 선별할 수 있는 새로운 진단 시스템을 개발했다. 기존 검사의 번거로움 없이 일상 속에서도 인지 기능 이상 여부를 판별할 수 있게 된 셈이다.

기존 경도인지장애 진단은 주로 치매안심센터를 방문해 실시하는 지필·문답 형태의 검사를 통해 이뤄져 왔다. 하지만 이 방식은 시간과 공간의 제약이 크고, 고령층의 접근성이 낮아 조기발견에 한계가 있었다. 경도인지장애는 일상생활이 가능하지만 기억력 등 인지 기능이 저하된 치매 초기 단계로, 조기에 발견하면 치료나 예방이 가능한 만큼 효율적인 선별 체계 구축이 요구돼 왔다.

이에 한국전기연구원 청각인지뇌기능진단연구팀은 웨어러블 기기 기반의 자가진단 시스템을 개발했다. 검사자는 넥밴드 형태의 이어폰을 착용한 채로, 음성과 화면을 통해 발화와 반응을 유도하는 다섯 가지 과제를 수행한다. 과제에는 그림 설명, 이야기 전달, 질문 응답, 절차 설명, 청각 자극 퀴즈 등이 포함되며, 이를 통해 수집된 발화 음성과 뇌파 신호가 자동적으로 클라우드에 저장된다.

가장 핵심적인 기술은 이 데이터를 분석하는 인공지능 알고리즘이다. 전기연과 한국전자통신연구원(ETRI)이 공동 개발한 이 기술은, 국내 노년층의 음성 및 텍스트 데이터를 학습해 경도인지장애 고위험군을 판별하도록 설계됐다. 단순히 말하는 내용뿐 아니라, 어휘 선택, 말의 흐름, 뇌파 반응 등을 종합적으로 분석하는 '멀티모달 분석' 방식이 적용됐다.

실제 현장 실증도 진행됐다. 연구팀은 서울 강서구 치매안심센터, 안산 상록구 노인복지관, 서울대학교 청각평형교육센터 등에서 90명의 노년층(경도인지장애 진단 환자 25명 포함)을 대상으로 이 기술을 시험한 결과, 민감도 72%, 특이도 90.8%를 기록했으며, 전체 선별정확도는 85%에 달했다. 이는 기존 검사 수준 이상으로 평가된다.

현재 우리나라는 빠르게 초고령화 사회로 진입 중이며, 이에 따라 치매 발생률과 사회적 비용 증가가 우려되는 상황이다. 박영진 박사는 이번 기술이 노년층 대상 복지시설에 도입되어 치매 위험군을 선제적으로 찾아낸다면, 국가 차원의 의료비 지출이나 개인의 간병 부담을 효과적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

이러한 비대면 기반의 인지장애 조기선별 기술은, 의료 시스템의 효율화를 넘어 고령사회의 대응 전략으로 활용될 가능성이 있다. 향후에는 더 정밀한 진단 알고리즘과 연계 치료 프로그램 개발로 이어질 것으로 전망된다.