정확한 진단이 어려운 주의력 결핍 과잉행동 장애(ADHD)를 인공지능(AI)으로 진단할 수 있는 기술이 개발됐다.

 ADHD는 유달리 주의력이 떨어지고 산만하며 행동이 지나치게 활발하고 충동 조절과 행동 통제가 안 되는 일종의 정신 장애로, 소아 또는 청소년에게 흔히 발생하지만, 요즘엔 성인 환자들도 적지 않다. ADHD는 현재 주관적 방법으로 진단되고 있다.

 미국 샌프란시스코 캘리포니아 대학 의대 신경영상과 연구팀이 전국 21개 연구소에서 청소년 1만1천명을 대상으로 진행된 '청소년 뇌 인지 발달'(ABCD) 연구 자료 중 뇌 확산강조 자기공명 영상(DWI)을 이용, ADHD를 객관적으로 진단할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 의학 뉴스 포털 뉴스 메디컬 라이프 사이언스가 최근 보도했다.

 연구팀은 이 ABCD 데이터세트 중 ADHD와 정상 아이들 1천371명의 DWI 자료를 이용, 30개 뇌 백질 통로를 따라 분획 이방성(FA)을 측정했다.

 연구팀은 이를 AI에 심층 학습(deep learning)시켰다.

 이어서 이 AI 모델을 ADHD 아이 193명과 정상 아이 140명 등 333명에 테스트했다.

 그 결과 ADHD 아이들은 뇌 백질의 9개 통로에서 FA 수치가 현저히 높은 것으로 나타났다.

 이 방법은 ADHD를 객관적으로 진단하는 데 사용될 수 있는 뇌 영상 생물표지를 찾는 데 도움이  될 것이라고 연구팀은 설명했다.

 이 연구 결과는 시카고에서 열린 북미 영상의학 학회(RSNA) 연례 학술회의에서 발표됐다.