기억, 사고, 행동 및 일상생활을 수행하는 능력과 같은 인지 기능의 저하를 특징으로 하는 증후군인 치매는 60세 이상에서 흔히 나타난다. 그러나 이를 충분히 조기에 발견하면 지속적인 퇴행을 늦추고 가족과 돌봄 제공자 모두가 겪는 부담을 경감할 수 있을 가능성이 있다. 발병 후 10년 내 사망률이 높을 뿐 아니라 막대한 사회경제적 부담이 뒤따르기 때문에, 연구자들은 치매의 조기 발견, 예측, 모니터링 및 관리에 대한 지능적이고 혁신적인 해결책을 찾기 위해 활발히 노력해 왔다. 이러한 노력은 사물인터넷(IoT), 웨어러블 기술, 그리고 기계학습 알고리즘의 최근 발전에 의해 추진되고 있다. 해결책들은 치매의 수정 가능한 위험 요인에 기반하여 모델링된다. 본 연구에서는 영향을 받은 개인의 건강 관리를 돕기 위해 개발되었거나 구현된 스마트 솔루션들에 대한 설문조사를 수행하였다. 이어서 이러한 해결책의 쟁점과 한계를 검토하고, 여러 치매 위험 요인에 기반하여 모델링된 웨어러블 및 비(非)웨어러블 기술을 포함하는 통합형 해결책이 필요하며 향후 연구의 방향이 되어야 한다고 주장하였다.

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