자폐스펙트럼장애 뇌영상 AI의 생물학적 의미 검증 평가법 제시

AI 요약

서울대병원 김붕년 교수 등으로 구성된 국제 공동 연구팀은 자폐스펙트럼장애 뇌영상 인공지능(AI)이 fMRI에서 학습한 정보가 생물학적으로 의미 있는 뇌 기능 네트워크 특성을 얼마나 반영하는지 검증할 수 있는 근거 기반 AI 프레임워크를 제안했습니다. 연구팀은 생성적 매니폴드 감사(Generative Manifold Auditing, GMA) 프레임워크와 민감도 격차(Sensitivity Gap) 지표를 도입해 정상 발달군으로 학습한 표준 뇌 네트워크 모델에서 특정 뇌 영역 연결을 가상 차단했을 때 AI 내부 표현의 변화를 분석함으로써 뇌 네트워크 구조와 관련된 반응을 정량적으로 평가했습니다. 대규모 다기관 데이터셋 ABIDE와 서울대병원 장기 코호트에 적용한 검증에서는 Denoising Autoencoder 기반 생성형 AI가 비교 모델보다 뇌 네트워크 변화에 더 민감하게 반응했고, 자폐 임상 증상 지표인 K-CARS가 호전되더라도 신경 민감도 변화는 개인별·뇌 영역별로 달라 바이오마커 후보 발굴과 자폐 정밀의학·맞춤의학 적용 가능성을 제시했으며 연구 결과는 ACM SIGKDD 2026에서 10일 발표되었습니다.