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[IT뉴스]인공지능으로 자폐스펙트럼장애 정확히 진단 예측한다

온카뱅크관리자

2026-08-11 14:17:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="QoiQIOIkyA">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d935e652dd7efad6447848abfa27d378d6bbbc5bfcf7dff9cf0ee022d559844" dmcf-pid="xgnxCICECj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="국내 연구진이 인공지능과 기능성 자기공명영상을 이용해 자폐스펙트럼장애의 개별 평가와 치료 경과 예측을 할 수 있는 기술을 개발했다.  미국 국립보건원(NIH) 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/seoul/20260811141139214ztgn.jpg" data-org-width="660" dmcf-mid="BsMfwDwaWC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/seoul/20260811141139214ztgn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            국내 연구진이 인공지능과 기능성 자기공명영상을 이용해 자폐스펙트럼장애의 개별 평가와 치료 경과 예측을 할 수 있는 기술을 개발했다. 미국 국립보건원(NIH) 제공
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          <p contents-hash="1e95d76ef3810bcc651659f07aea2713692b51e35ae191c9f812d8a17ebe0474" dmcf-pid="yF5yfVfzlN" dmcf-ptype="general">자폐스펙트럼장애는 제한된 관심과 반복행동, 사회적 상호작용의 어려움을 특징으로 하는 신경발달장애다. 미국에서는 8세 아동 31명 중 1명 꼴로 나타나고 있으며 국내에서도 등록 자폐성장애인이 2023년 말을 기준으로 약 4만 3000명으로 최근 10여 년간 두 배 이상 증가한 것으로 나타났다. 제대로 된 보호와 돌봄을 위해서 필요한 진단과 경과 예측은 현재는 증상과 징후 관찰에 의존하고 있어서 영유아기 조기 진단과 치료적 개입에 한계가 있다.</p>
          <p contents-hash="7cb3be81a1618384a22f8a6a5b553a9eec967dd665f3dee30cc42dffc7309a7b" dmcf-pid="W31W4f4qCa" dmcf-ptype="general">이에 한국과학기술연구원(KIST) 뇌과학연구소, 서울대병원 소아청소년정신과, 호주 멜버른대 컴퓨터공학부 공동 연구팀은 기능성 자기공명영상(fMRI)과 인공지능(AI)으로 자폐스펙트럼장애 환자의 개인별 특성 평가와 치료 경과 예측을 위한 프레임워크를 개발했다고 11일 밝혔다. 이 연구 결과는 9~13일 제주에서 열리는 인공지능·데이터마이닝·데이터사이언스 분야 국제 학술대회인 ‘ACM SIGKDD’ 중 ‘과학을 위한 인공지능’ 분과에서 발표됐다.</p>
          <p contents-hash="0f34b545b3b2e8286b54a34fc5c52d77bbea45152b457cb41bb8408c2609f151" dmcf-pid="Y0tY848Bhg" dmcf-ptype="general">우선 연구팀은 fMRI 분석을 통해 자폐스펙트럼장애 아동이 정상 발달 아동보다 두뇌의 기능적 연결성이 낮다는 사실을 확인했다. 특히 감각 정보를 통합하는 하두정소엽과 감각 중계 역할을 하는 시상을 중심으로 뇌 전반의 네트워크 연결이 감소한 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="81b2f2169f745f45a2d2b1b63d4fd2db24acbae1a00932df230084ec3e1b29fd" dmcf-pid="GpFG686blo" dmcf-ptype="general">기존 AI 기반 자폐스펙트럼장애 연구는 주로 분류와 회귀를 활용한 진단 보조 모델 개발에 집중됐다. 그러나 실제 임상에서 AI를 활용하기 위해서는 단순한 진단 정확도를 넘어 AI가 뇌의 생리·병리적 변화를 어떻게 반영하고 있는지 해석할 수 있는 모델이 요구된다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="440495948b8cc967c3cd97372726253e54ec74a0343503269f78693f7df3a55a" dmcf-pid="HOrj5Z5TSL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="자폐스펙트럼장애 아동 두뇌의 기능적 연결성 감소 패턴 - 자폐스펙트럼장애 아동은 정상발달 아동에 비하여 감각 정보의 중계 (하두정소엽) 및 통합 (시상) 역할을 하는 영역들의 기능적 연결이 크게 감소된다는 것을 보여주는 사진  KIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/seoul/20260811141140549swgt.png" data-org-width="567" dmcf-mid="PXYhbBb0lc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/seoul/20260811141140549swgt.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            자폐스펙트럼장애 아동 두뇌의 기능적 연결성 감소 패턴 - 자폐스펙트럼장애 아동은 정상발달 아동에 비하여 감각 정보의 중계 (하두정소엽) 및 통합 (시상) 역할을 하는 영역들의 기능적 연결이 크게 감소된다는 것을 보여주는 사진 KIST 제공
           </figcaption>
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          <p contents-hash="231a84994c296261368ded8db4cc9fc95e850058c233c87131fa5429664fd558" dmcf-pid="XImA151yyn" dmcf-ptype="general">연구팀은 AI가 실제 두뇌 네트워크의 변화를 얼마나 잘 반영하는지 평가하는 ‘생성적 매니폴드 감사’(GMA) 프레임워크를 개발했다. 정상 발달군의 두뇌 연결 패턴을 학습한 AI에서 특정 뇌 영역의 연결을 차단해 변화를 분석하고 ‘민감도 격차’ 지표를 통해 AI가 단순한 정보 손실이 아닌 실제 뇌 네트워크 구조의 변화를 포착하는지 평가했다.</p>
          <p contents-hash="70f501f91c4db5d344fa9c036960d3610738a54419b9f675e1e3ab6df22468c4" dmcf-pid="ZCsct1tWSi" dmcf-ptype="general">이렇게 개발한 분석법은 대규모 다기관 자폐 뇌영상 데이터셋 ‘ABIDE’와 서울대병원의 자폐 아동 임상 코호트를 활용해 검증했다. 그 결과, 생성형 AI 모델이 이전 모델들보다 뇌 네트워크의 구조적 변화를 더 정확하게 구분하는 것으로 확인됐다. 임상 증상이 호전되더라도 뇌 기능 네트워크의 변화 양상은 환자마다 다를 수 있음을 확인함으로써 증상만으로는 확인하기 어려운 개인별 뇌 변화를 AI로 분석할 가능성을 제시했다.</p>
          <p contents-hash="b9fce000ceee0d02b682a6b1271832b4a4c8c8b65b4f20dddae4ececababc011" dmcf-pid="5hOkFtFYvJ" dmcf-ptype="general">한경림 KIST 박사는 “이번 연구는 뇌과학과 인공지능을 융합해 자폐스펙트럼장애 환자마다 다른 뇌의 변화를 객관적으로 분석할 수 있는 가능성을 제시했다는 의미가 크다”며 “추가 연구를 통해 조기 진단과 치료 경과 예측에 활용할 수 있는 바이오마커 개발로 이어갈 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="058bbe8e2917604b4332b526ebd86678f3668ae54f5ce8bd0eac9bbad9ae5bd0" dmcf-pid="1lIE3F3GCd" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p>

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