딥러닝으로 발전한 AI 치매진단 알고리즘
딥러닝은 치매 진단을 ‘의사 보조 도구’에서 ‘조기 예측 체계’로 격상시키고 있습니다. 본 글에서는 뇌영상 특화 딥러닝 아키텍처, 생체신호·언어·행동을 아우르는 멀티모달 학습, 그리고 설명가능성과 임상 통합 전략까지 단계별로 살펴보며 실전 적용의 핵심을 정리해 드립니다.뇌영상 기반 딥러닝: 구조·기능·분자 신호의 학습치매 조기진단의 대표적 데이터는 MRI, fMRI, DTI, FDG-PET, 아밀로이드/타우 PET 등 뇌영상입니다. 초기 치매는 해마·내측측두엽 위축, 백질 무결성 저하(FA 감소), 전두·측두엽 대사 저하, 병리 단백 축적 같은 미세 신호로 나타나는데, 이는 사람 판독자가 일관되게 감지하기 어렵습니다. 딥러닝은 이러한 고차원 특징을 자동 추출·학습하여 민감도를 끌어올립니다. 3D CNN·..
2025. 10. 28.
AI 기반 치매 조기진단 기술의 진화
AI 기술은 치매를 ‘발병 이후 관리’에서 ‘발병 이전 예측과 개입’으로 전환시키는 동력이 되고 있습니다. 본 글에서는 뇌영상 기반 딥러닝, 생체신호·행동 데이터의 멀티모달 융합, 윤리·규제 이슈와 임상 통합 전략을 종합적으로 살펴보며 조기진단의 현재와 미래를 균형 있게 안내해 드립니다.뇌영상 분석과 딥러닝AI 기반 치매 조기진단의 핵심 축은 뇌영상 분석과 딥러닝의 결합입니다. 알츠하이머성 치매는 해마와 내측측두엽의 위축, 백질 고신호, 대사 저하, 아밀로이드·타우 단백 축적 등 매우 미세한 변화를 남기는데, 이러한 신호는 초기 단계에서 사람 판독자가 일관되게 탐지하기가 쉽지 않습니다. 딥러닝, 특히 3D CNN, 3D-ResNet, 비전 트랜스포머(ViT) 등 현대적 영상 모델은 T1/T2 MRI, f..
2025. 10. 27.
