[AI픽] 자폐스펙트럼장애 AI 진단·경과 예측 가능성 열었다

AI 요약

한국과학기술연구원(KIST) 뇌과학연구소 한경림 책임연구원 연구팀이 한소연 멜버른대 교수, 김붕년 서울대병원 교수 연구팀과 공동으로 자폐스펙트럼장애 환자의 개인별 특성 평가와 치료 경과 예측을 위한 AI 프레임워크를 개발했다고 11일 밝혔으며 연구 결과는 이달 13일까지 제주국제컨벤션센터에서 열리는 ACM SIGKDD에서 발표되었습니다. 연구팀은 기능적 자기공명영상(fMRI) 분석을 통해 자폐스펙트럼장애 아동이 정상 발달 아동보다 두뇌의 기능 연결성이 낮고 특히 하두정소엽과 감각 중계 역할을 하는 시상을 중심으로 뇌 전반 네트워크 연결이 감소함을 확인했습니다. 또한 AI의 뇌 네트워크 반영 정도를 평가하는 생성적 매니폴드 감사(GMA) 프레임워크를 개발해 다기관 자폐 뇌 영상 데이터셋 ABIDE와 서울대병원 임상 코호트로 검증한 결과 생성형 AI 모델이 비교 모델보다 네트워크 구조 변화를 더 정확히 구분했고, 임상 증상 호전에도 환자마다 뇌 기능 네트워크 변화 양상이 다를 수 있음을 확인해 환자별 바이오마커 개발 가능성을 제시했습니다.