우울증 치료에 대해 떠올리면 생각만 해도 기분이 가라앉는 것 같이 느껴집니다.
세계 최대의 정신적 장애 원인인 우울증을 앓고 있는 사람은 전세계적으로 3억 명에 달하는데요. 다양한 우울증 치료법이 있지만, 의사는 환자 개개인에게 가장 적합한 치료법이 무엇인지 확신하기는 어렵습니다. 많은 우울증 환자들이 수년 동안 우울증 치료의 부작용과 절망감에 시달리는 한편, 치료를 위한 새로운 시도에 따른 “시행착오”를 겪고 있습니다.
몬트리올에 소재한 스타트업 아이프레드 헬스(Aifred Health)의 공동창업자 겸 CTO인 로버트 프라틸라(Robert Fratila)는 “우울증 환자들이 받는 고통을 줄이기 위해, 더 나은 방법을 모색하게 되었습니다”라고 밝혔습니다.
아이프레드 헬스는 GPU 가속 딥 러닝을 사용해서 환자의 증상, 인적 사항, 검진 결과 등을 바탕으로 최고의 치료법을 예측합니다. 현재, 아이프레드 헬스는 IBM 왓슨 AI 엑스프라이즈(IBM Watson AI XPRIZE) 대회에서 5백만 달러 상금을 두고 경합 중인 상위 10개 팀 중 하나이기도 하죠.
맞춤형 우울증 치료
우울증은 잠시 느껴지는 울적한 기분 정도가 아닙니다. 최악의 경우 자살까지도 초래할 수 있는데요. 우울증에 걸리면, 슬픔과 무력감을 떨칠 수 없어 일상생활에 대한 흥미, 수면, 식욕, 집중력 등 삶의 면면에 영향을 끼칩니다.
정신과의사들은 환자를 치료하기 위해 수십 개의 우울증 약, 또는 심리요법 중에서 치료방법을 선택을 해야 하며 심할 경우에는 뇌심부자극술(DBS) 같은 방법까지 동원합니다. 의사들은 자신의 경험과 의료 가이드라인을 바탕으로 치료법을 선택하지만, 로버트 프라틸라 CTO는 이러한 의료진의 결정에 객관적인 기준이 없다고 말합니다.
아이프레드 헬스는 의료진이 환자에게 맞춤형 치료법을 제시할 수 있도록 보다 과학적인 치료 방법을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다.
로버트 프라틸라 CTO는 “더욱 신속하고 정확한 치료를 통해, 환자가 더 빠르게 회복할 수 있도록 도우려고 합니다. 이러한 방법을 통해 우울증 치료 비용도 절감할 수 있습니다”라고 덧붙였습니다.
생물학을 통한 치료법 개선
대부분의 질병의 경우, 의사들은 MRI, X-레이, 혈액 검사 등의 방법을 통해 치료법을 선택하고 환자들의 치료 반응을 모니터링 하는데요. 우울증의 경우, 지금까지는 이러한 검사가 없었지만 앞으로는 달라질 전망입니다. 신경영상, 유전학, 기타 생물학적 요인들을 통해 최고의 치료법을 도출할 수 있는 연구가 늘고 있기 때문이지요.
아이프레드 헬스 연구진들은 관련 연구 데이터와 환자의 인적 사항, 증상, 병력을 결합해서 맞춤형 치료법을 제시할 수 있는 딥 러닝 기반의 소프트웨어를 개발하고자 합니다. 연구진은 미국 국립 정신건강연구원(U.S. National Institute of Mental Health) 등에서 확보한 데이터를 바탕으로, 자체 cuDNN 가속 딥 러닝 프레임워크와 엔비디아 GPU를 사용해서 IBM 클라우드 상에서 뉴럴 네트워크를 트레이닝 하는 중입니다.
뿐만 아니라, 아이프레드 헬스는 불안증, 우울증 치료 반응 예측 모델을 겨루는 SMART 정신건강 예측 토너먼트(SMART Mental Health Prediction Tournament)에 참가한 14개 팀 중 한 곳이기도 합니다.
로버트 프라틸라 CTO는 “테슬라(Tesla) GPU로 모델의 트레이닝 시간을 단축하고, 아이프레드 헬스의 네트워크 성능 개선을 고민하는 데 시간을 더 투자할 수 있게 되었습니다” 라고 말했습니다.
맥길 대학교(McGill University) 재학생 5명이 창립한 아이프레드 헬스는 의료 전문가들 및 5개 대학의 데이터 과학자들과 협업을 진행하고 있습니다.
AI, 의료진의 보조가 되다
아이프레드 헬스는 더 많은 데이터를 기반으로 추가적인 트레이닝을 한 후에, 의료진과 함께 표준 치료 가이드라인을 바탕으로 자체 알고리즘을 시험해 볼 계획인데요. 아이프레드 헬스는 이를 통해 자사 소프트웨어의 효율성, 안전성, 및 의료진의 사용 편의성 등을 검토할 계획입니다.
아이프레드 헬스의 소프트웨어는 약물 상호작용, 건강 위험, 부작용을 검사하고 환자가 권장 치료법을 사용하지 못하는 빈도 등을 점검하도록 고안될 예정입니다.
로버트 프라틸라 CTO는 “아이프레드 헬스의 모델이 의료진을 완전히 대신할 수는 없습니다. 하지만 데이터 기반의 툴을 사용해 치료법을 개선시킬 수 있습니다”라고 말했습니다.
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