세브란스병원 소아정신과 천근아 교수(연세자폐증연구소장)와 KAIST 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장) 연구팀은 ASD의 뇌영상 빅데이터를 활용해 자폐의 증상과 예후를 예측할 수 있다고 28일 밝혔다.
이번 연구결과는 ASD 아동들의 뇌영상 빅데이터를 이용한 국내 최초의 AI연구성과로, 국제전기전자기술자협회(IEEE)에서 발행하는 저널인 IEEE 엑세스(Access) 온라인판에 게재됐다.
ASD는 뇌 발달 장애의 하나로 사회적 의사소통의 결함과 제한된 관심사 및 반복적인 행동이 대표적인 특징이다. 2020년도 미국 CDC(미국질병통제예방센터)의 통계자료에 따르면 ASD의 유병률은 54명당 1명으로 매년 증가하는 추세이다. 국내 유병률도 약 2% 내외이다. ASD는 아동 행동 관찰 및 상담과 정신질환 진단분류매뉴얼(DSM-5)에 근거해 진단한다. 하지만 환자 개인차가 심해 자폐에 대한 정확한 진단이 어렵고 예후를 예측하기도 힘들다.
연구팀은 공간 변경 네트워크(Spartial Transformer Network, STN)와 3D 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 활용한 모델을 구축하고, MRI 빅데이터를 학습시켰다.
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이렇게 구축된 모델에 클래스 활성화 매핑기법을 적용해 형태학적인 특징을 추출하고 이를 뇌영상에 투영시키는 방식으로 분석했다. 더 나아가 인자들간의 관계 분석을 위해 강화학습 모델의 일종인 회귀형 주의집중 모델을 학습시켰다.
이상완 교수도 “진료 현장에서 자폐를 진단하고 연구하는데 구조적 연관 후보를 제공할 수 있게 됐다”며 “이번 연구결과로 자폐 진단에서뿐만 아니라 앞으로 의사나 관련 전문가들이 인공지능을 활용해 복잡한 질병을 이해하고 더 많이 활용할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.