운전자의 습관에서 치매 초기 증상을 발견할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.

Mcnights가 전한 보도자료에 따르면 뉴욕 컬럼비아 대학의 연구팀은 운전 습관과 인구 통계학적 요인이 노인의 경도 인지 장애와 치매를 정확하게 감지하는 데 도움이 될 수 있다고 밝혔다.

클립아트코리아
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과거 치매와 관련된 연구에서는 운전 중 실수나 교통 위반 그리고 교통사고 등을 알츠하이머병의 핵심 신호인 베타 아밀로이드와 결부시켰다. 이에 이번 연구를 진행한 연구팀은 실제 환경에서 차내 기록 장치 결과를 분석하기 위해 기계 학습 모델을 사용한 것으로 알려졌다.

연구 대상은 65세~79세 사이의 2,977명의 노인이었고 이들을 대상을 29개의 변수를 측정했다.

연구 결과 놀라울 것도 없이 경도 인지 장애와 치매를 예측할 수 있는 것은 '나이'였다. 그러나 그 다음으로는 주행 변수, 집에서 15마일 이내 주행 비율, 참가자의 인종, 집에서 출발하고 종료한 주행 길이, 주행 시간, 감속률 등과 같은 운전 변수가 뒤따랐다.

토목공학과 부교수인 샤론 디 박사는 "운전 데이터와 기본적인 인구학적 특성에서 도출된 변수로 우리는 88%의 정확도의 가벼운 인지장애, 치매를 예측할 수 있었다"며 "이 예측은 인구학적 특성만을 기반으로 한 모델(9%)과 주행 변수만을 기준으로 한 모델(66%)보다 훨씬 더 정확했다"고 말했다.

연구 수석저자인 궈후아 리(Guohua Li, M.D.) 박사는 "운전은 동적 인지 과정이 수반되는 복잡한 작업이며 필수적인 인지 기능과 지각 운동 기술이 필요하다"며 "우리의 연구는 운전습관이 가벼운 인지 장애와 치매를 위한 종합적이고 신뢰할 수있는 마커로 사용될 수 있다는 것을 보여준다"고 덧붙였다.

또 리 교슈는 "이 연구에서 개발된 알고리즘이 검증되면 고령 운전자 중 경도 인지 장애와 치매 조기 발견 및 관리를 위한 새로운 선별 도구를 제공할 수 있을 것"이라고 결론지었다.

한편, 연구 데이터는 AAA 교통안전재단이 2015년~2019년까지 후원한 다중 사이트 코호트 연구인 LongROAD(LongRoad) 프로젝트에서 얻었다.

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