아이의 주의력 결핍·과잉행동장애(ADHD)를 쉽게 가려낼 수 있는 인공지능(AI) 진단 기술이 개발됐다.
서울대병원(김붕년), 한국과학기술원(정범석), 가톨릭대(유재현) 공동 연구팀은 기계 학습 방법을 이용해 뇌 영상만으로 ADHD와 정상발달 아동을 구분할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 10일 밝혔다.
집중력 저하, 인내심 부족, 산만함, 충동성 등이 특징인 ADHD는 발병 여부를 정확히 규정할 수 있는 생물학적 근거가 없는 데다 객관적인 측정 방법도 확립되지 않아 진단이 매우 까다롭다.
연구팀은 각각 45명의 ADHD 아동과 정상 아동을 대상으로 다양한 뇌 영상 데이터를 확보했다.
분석 결과 ADHD 아동의 뇌를 정상 아동의 뇌와 비교했을 때 중요 자극을 선별하는 네트워크와 반응 억제를 담당하는 전전두엽에 구조적인 차이가 뚜렷했다. 이러한 결함이 부주의, 과잉행동, 충동성 등의 증상으로 이어졌다는 게 연구팀의 추론이다.
연구팀은 분석결과를 바탕으로 특정 뇌가 ADHD 환자의 뇌인지 정상인의 뇌인지 구분할 수 있는 프로그램을 개발했다. 해당 모델의 진단 기술 정확도는 85% 이상에 달했으며 새로운 환자군 데이터에서도 유사한 수행 능력을 보인 것으로 전해졌다.
소설희 인턴기자
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