[AI픽] 자폐스펙트럼장애 AI 진단·경과 예측 가능성 열었다

AI 요약

한국과학기술연구원(KIST) 뇌과학연구소 한경림 책임연구원 연구팀이 한소연 멜버른대 교수, 김붕년 서울대병원 소아청소년정신과 교수 연구팀과 공동으로 자폐스펙트럼장애 환자의 개인별 특성 평가와 치료 경과 예측을 위한 해석 가능 인공지능(AI) 프레임워크를 개발했다고 11일 밝혔습니다. fMRI 분석에서 자폐 아동은 정상 발달 아동보다 뇌의 기능 연결성이 낮았고 특히 하두정소엽과 시상을 중심으로 뇌 전반 네트워크 연결이 감소했으며, 연구팀은 생성적 매니폴드 감사(GMA) 프레임워크로 ABIDE 데이터셋과 서울대병원 임상 코호트를 검증해 생성형 AI 모델이 뇌 네트워크 구조 변화를 비교 모델보다 더 정확하게 구분함을 확인했습니다. 연구팀은 임상 증상 호전과 관계없이 환자마다 뇌 기능 네트워크 변화 양상이 다를 수 있음을 확인했고 향후 환자별 뇌 네트워크 특성 분석을 통해 조기 진단과 치료 경과 예측에 활용할 수 있는 바이오마커 개발로 이어가겠다고 밝혔습니다.