자폐증상 여부와 정도, 이젠 인공지능으로 예측한다

자폐증상 여부와 정도, 이젠 인공지능으로 예측한다

유용하 기자
유용하 기자
입력 2020-08-28 12:00
수정 2020-08-28 12:00
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카이스트-세브란스병원 공동연구팀, 자폐 진단 예측 AI 개발 성공

인공지능으로 자폐 진단과 예후 예측한다
인공지능으로 자폐 진단과 예후 예측한다 국내 연구진이 인공지능을 이용해 자폐를 진단하고 예후를 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다.
국내 연구진이 자폐스펙트럼장애의 여부와 정도를 인공지능 기술을 이용해 파악할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다.

카이스트 바이오뇌공학과 이상완 교수와 연세세브란스병원 소아정신과 천근아 교수 공동연구팀은 뇌영상 빅데이터와 인공지능(AI)의 심층학습(딥러닝) 기술로 자폐증상과 예후를 예측할 수 있게 됐다고 28일 밝혔다. 이번 연구결과는 전기전자공학자협회(IEEE)에서 발행하는 국제학술지 ‘IEEE 엑세스’에 실렸다.

자폐스펙트럼장애(ASD)는 흔히 ‘자폐증’으로 알려진 뇌발달 장애이다. 타인과 의사소통이 어렵고 주변에 관심 갖는 것이 제한적이며 반복적 행동을 하는 것이 특징으로 알려져 있다. 미국질병통제예방센터(CDC)에 따르면 ASD는 54명당 1명 꼴로 나타나고 있으며 국내에서도 2% 정도의 유병률을 나타내고 있다.

보통 ASD는 아동행동 관찰과 상담과 정신질환 진단분류메뉴얼인 DSM-5에 근거하고 있지만 사람마다 개인차가 심해 자폐에 대한 정확한 진단이 쉽지 않고 예후를 예측하기도 어렵다.
딥러닝을 통한 자폐 환자 MRI 영상 분석
딥러닝을 통한 자폐 환자 MRI 영상 분석 세브란스병원 제공
연구팀은 세브란스병원에서 관리하고 있는 3~11세 ASD 환자 84명의 자기공명영상(MRI) 빅데이터와 국제컨소시엄으로 구축된 약 1000건의 자폐환자 MRI빅데이터를 활용해 MRI 영상으로 자폐 진단과 예후를 예측할 수 있는 AI 모델을 만들었다. 이후 공간변경네트워크(STN)와 3D 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용한 모델을 만들어 AI를 학습시켰다.

AI로 분석 결과 뇌의 기저핵을 포함한 피질하 구조가 자폐 심각도와 관련이 있음을 확인하고 이를 바탕으로 ASD 환자들의 진단과 예후를 예측해 맞춤형 진료가 가능해지게 됐다.
천근아 세브란스병원 교수는 “ASD 진단을 할 때 의사들이 뇌영상 자료는 많이 활용하지 않는 경향이 있지만 이번 연구는 자폐의 증상과 심각도를 뇌 영상에서 쉽게 찾을 수 있음을 보여주고 있다”라고 말했다.

이상완 카이스트 교수는 “이번 연구는 진료 현장에서 자폐를 진단하고 연구하는데 인공지능이 도움을 줄 수 있음을 보여주고 있으며 다른 질병들도 AI로 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 말했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr
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