“정확도 85.7%” AI로 ‘ADHD’ 정량 평가한다

AI 요약

한국뇌연구원 허향숙 박사팀은 게임 기반 디지털 콘텐츠에서 수집한 반응시간·터치 패턴·터치 정확도 등 동적 행동 데이터를 이용해 6~13세 ADHD 아동 51명을 대상으로 임상 아형(ADHD-I, ADHD-HI)을 분류하는 AI 모델을 개발했다고 밝혔습니다. 연구팀은 시간적 분할 기법으로 증상 변화를 포착해 게임 후반부에서 아형 간 행동 차이가 뚜렷해진다는 분석 결과를 바탕으로 AI 모델이 85.7%의 정확도(F1-score)로 아형을 자동 분류했다고 보고했습니다. 데이터 분석에서는 ADHD-I 아동이 ADHD-HI 아동보다 의사결정 시간이 길고 불필요한 터치가 잦으며 난이도 적응 속도가 늦은 특징을 보였고, 연구진은 이번 성과가 가정이나 학교에서도 활용 가능한 임상 진단 보조 도구로서의 가능성을 입증했다고 밝혔습니다.