행동 반응을 통한 인지 평가 추정과 치매 예측

본 논문은 고령 사회에서 치매 조기 예측을 위한 실용적인 인공지능 솔루션을 제시한다. 연구팀은 ‘AI for Social Good’ 워크숍에서 제시된 과제와 같이, 기존의 종이‑펜 기반 인지 검사(MoCA) 대신 행동 기반 디지털 바이오마커를 개발하고자 했다. 이를 위해 20명의 65~80세 고령자를 모집하고, 각 피험자에게 72개의 감정 비디오(5~7초 길이, 24가지 감정 카테고리)와 3명의 배우가 연출한 다양한 연령·성별·피부색 영상을 무작위 순서로 제시하였다. 피험자는 비디오 시청 후 터치패드 상의 2차원 ‘이모지‑그리드’에 감정의 valence와 arousal 값을 입력하고, 입력 시점까지의 반응 시간도 기록하였다. 데이터 전처리 과정에서 각 비디오에 대한 정답(valence_d, arousal_d)과 피험자의 입력(valence_t, arousal_t) 사이의 절대 오차를 계산하였다(ve, ae). 반응 시간(rt)은 비디오 종료 시점과 입력 시점의 차이로 정의되었다. 또한 피험자의 연령(g)과 교육 수준(e)도 특성에 포함시켰다. 이렇게 구성된 피처 벡터 F_i,s =