KIST, 국제 공동 연구로 AI 기반 '자폐 스펙트럼 장애' 진단·경과 예측 프레임워크 개발

AI 요약

한국과학기술연구원(KIST) 뇌과학연구소 소속 한경림 박사가 참여한 국제공동연구팀이 기능적 자기공명영상(fMRI)과 인공지능(AI)을 활용해 자폐스펙트럼장애 환자의 개인별 특성 평가와 치료 경과 예측을 위한 근거 기반 AI 프레임워크를 개발했습니다. 연구팀은 자폐스펙트럼장애 아동이 정상 발달 아동보다 하두정소엽과 시상을 중심으로 뇌 전반의 기능적 연결성이 낮다는 사실을 확인하고, '생성적 매니폴드 감사(GMA)' 프레임워크와 '민감도 격차' 지표로 ABIDE와 서울대병원 임상 코호트를 통해 검증한 결과 생성형 AI 모델이 비교 모델보다 뇌 네트워크의 구조적 변화를 더 정확히 구분한다고 밝혔습니다. 또한 임상 증상 호전에도 환자별로 뇌 기능 네트워크 변화 양상이 다를 수 있음을 확인해 증상만으로는 확인하기 어려운 개인별 뇌 변화를 AI로 분석할 가능성을 제시했으며 KIST는 정밀·맞춤 의학 활용을 위해 기술을 고도화할 계획입니다.