서울대병원 "AI로 주의력결핍장애 확인할 수 있다"

./사진=이미지투데이

많은 부모들이 산만하고 쉽게 집중하지 못하는 자녀를 보며 주의력결핍과잉행동장애(ADHD)는 아닌지 걱정하곤 한다. 단순히 어려서 그런 것이라 넘어가려 해도 혹시 우리 아이가 정말로 장애가 있는 것은 아닌지 걱정이 앞선다. 이제는 ADHD인지 아닌지 보다 손쉽게 진단할 수 있는 가능성이 열렸다.
김붕년 서울대학교병원, 정범석 카이스트, 유재현 가톨릭대 교수팀은 AI를 기반으로 ADHD와 정상발달 아동을 구분할 수 있는 복합 뇌 영상분석 알고리즘을 개발했다고 10일 밝혔다.

연구팀이 개발한 복합뇌영상 자료를 기반으로 한 프로그램은 47명의 ADHD군과 47명의 정상군의 fMRI, DTI, aMRI 등 다양한 뇌 영상으로부터 데이터를 획득해, 두드러지게 차이나는 요소(features)를 확인하고, 이후 기계학습을 통해 축적된 데이터로부터 반복 학습된 모델이 해당 뇌가 ADHD 환자의 뇌인지 정상인의 뇌인지 가려내도록 했다.


그 결과, 본 연구를 통해 개발된 모델은 85% 정도의 정확도로 정상아동과 ADHD 아동을 구분할 수 있었다. 이는 복합 뇌영상 자료만으로 확인된 것으로는 매우 높은 정확도이다.

본 프로그램이 주목한 것은 뇌의 몇몇 중요 부위에 발생한 발달적 이상이었다. ADHD 환자의 뇌는 “중요 자극을 선별하는 네트워크”와 “반응 억제를 담당하는 전전두엽”에 구조적인 결함이 뚜렷이 존재했다. 즉, ADHD에서 흔히 관찰되는 부주의, 과잉행동-충동성 증상 또한 위의 구조적 뇌 네트워크 결함으로 설명할 수 있는 것으로 밝혀졌다.

김붕년 교수는 “이번 연구를 통해 뇌영상 빅데이터를 통해, 정상적으로 발달하는 아이와 ADHD 환아를 구별할 수 길이 열렸다”며 “다양한 뇌 구조 및 기능영상은 AI 기반 플랫폼을 통해, 향후 ADHD행동의 원인을 좀 더 온전하게 설명할 수 있어 진단과 치료제 개발 등 잠재력이 무궁무진하다”고 말했다. 


한편, 이번 연구는 ‘뇌 영상과 행동’(Brain Imaging & Behavior) 최신호에 게재됐다.