AI 활용 '망막 사진'으로 ADHD 선별한다 작성일 04-21 123 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6OLUAjDxOe"> <p contents-hash="07f3321b9d5475a204d9532cbfd9c64dda1c35d402284ad41b908abf864b5502" dmcf-pid="PIoucAwMwR" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)을 활용해 망막 안저사진으로 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD)를 선별하는 기술이 개발됐다.</p> <p contents-hash="1c49865942cbf1b87f2fb8e50db90c6bf21c1c79e8e9fdd94a3735ff303d4041" dmcf-pid="QCg7kcrRsM" dmcf-ptype="general">세브란스병원은 소아정신과 천근아·최항녕 교수, 박유랑 연세대의대 의생명시스템정보학교실 교수 연구팀은 망막 안저 사진을 보고 ADHD를 선별하는 AI의 정확도가 96.9%로 나타났다고 21일 밝혔다.</p> <p contents-hash="5c3453da08ae4500fed6f704ba469d4ed71ed32c90d16767f3298b0e8005c91c" dmcf-pid="xhazEkmeIx" dmcf-ptype="general">주의력결핍 과잉행동장애(ADHD)는 학령기 아동 5~8%가 보이는 신경발달장애다. 주의력 결핍, 충동성, 과잉행동이 주요 증상으로 진단과 치료가 늦어지면 학업, 사회적 관계, 정서적 발달에 영향을 미친다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4248c70822f35e697d663acb2b45773270678e663ee0125b660796f6d59839ed" dmcf-pid="y43Ez7KGmQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 세브란스병원 소아과 천근아 교수, 최항녕 교수, 박유랑 연세대의대 의생명시스템정보학교실 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/21/etimesi/20250421094605204qnid.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="84fyxQdzrd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/21/etimesi/20250421094605204qnid.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽부터 세브란스병원 소아과 천근아 교수, 최항녕 교수, 박유랑 연세대의대 의생명시스템정보학교실 교수 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f63a53dba504a3739b9699a6b1263b84e0fcb5424deb7664af903989d151c455" dmcf-pid="W80Dqz9HwP" dmcf-ptype="general">ADHD 진단은 인터뷰와 설문지 평가로 이뤄지기 때문에 검사자의 주관이 개입할 가능성이 크다. 정상 행동과 증상 간 경계가 불명확하고 진단들이 불일치하는 경우가 발생할 정도로 빠른 진단이 쉽지 않다.</p> <p contents-hash="5877f89c6a2d5bae33287f7acbe78354810163ec4afd5c4a425fc6bcd1fc76d6" dmcf-pid="Y6pwBq2XD6" dmcf-ptype="general">연구팀은 망막 안저 사진을 보고 ADHD를 객관적이고 신속하게 스크리닝할 수 있는 AI를 개발했다.</p> <p contents-hash="4d4f0322cd0086a3991b8614bfc5500211422ff59c1005389b2d8f2c2344e77a" dmcf-pid="GPUrbBVZs8" dmcf-ptype="general">이번 AI 개발에는 망막 안저 사진 1108개, 학습 알고리즘 모델 4가지, 오토모프 파이프라인 기술을 사용했다. 오토모프 파이프라인은 망막 혈관을 형태학적으로 분석해주는 연구 도구다.</p> <p contents-hash="54c5308d64e30f57f3238b2655387c0e535aac3459e56c8a060ea207cf7ae92c" dmcf-pid="HQumKbf5m4" dmcf-ptype="general">민감도(참양성률)과 특이도(거짓양성률)를 비교한 그래프의 AUROC 값이 최대 0.969(정확도 96.9%)에 달할 정도로 예측 성능이 우수했다. AUROC 값은 1에 가까울수록 성능이 좋다는 뜻이다.</p> <p contents-hash="f625abe362e33fc5d6002cba2a75dae216fc0594e270462b06062e4e883146db" dmcf-pid="Xx7s9K41mf" dmcf-ptype="general">연구팀은 AI 모델 예측 결과가 어떻게 나왔는지 설명해주는 SHAP 분석에서 ADHD와 관련있는 주요 망막 특징을 도출했다. 혈관 밀도 증가, 동맥 혈관 폭 감소, 시신경유두 구조 변화 등이 대표적인 증상이었다.</p> <p contents-hash="93c97107c4298c658002accf68afe9eb394e3c586670ea9982d75b17af18bfed" dmcf-pid="Z43Ez7KGwV" dmcf-ptype="general">또 AI가 ADHD 환자의 망막 안저 사진을 보고 시각적 선택적 주의력 손상 정도를 예측하는 정확도를 측정했다. 시각적 선택적 주의력은 특정 부분을 집중해서 바라보는 능력으로 ADHD 환자는 이 능력이 떨어진다. AI의 정확도는 87.3%에 달했다.</p> <p contents-hash="5cf368733c3a48a3daa4d88ca7c8f82b3add81fa4e2ec113c52628571a3df3ee" dmcf-pid="580Dqz9Hw2" dmcf-ptype="general">천근아 교수는 “이번 연구를 통해 망막 안저 사진이 ADHD 진단의 중요한 바이오마커로서 활용할 수 있는 가능성 뿐 아니라 시각적 선택적 주의력 등 실행기능의 결함까지 예측할 수 있다는 것을 확인했다”며 “안저검사는 촬영 시간이 5분 이내로 매우 간편하며, 신속한 검사로 ADHD 치료제에 대한 효과를 모니터링하는 데도 활용 가능할 것으로 보인다”고 말했다.</p> <p contents-hash="a367ea16c7436fabdb52c7d18924f43cc7a947e4c14cf9004f1ae1cb2e153799" dmcf-pid="16pwBq2XD9" dmcf-ptype="general">한편 이번 연구는 한국지능정보사회진흥원의 지원으로 수행됐다. 연구 결과는 국제학술지 'npj 디지털 메디슨(npj Digital Medicine, IF 12.4)'에 게재됐다.</p> <p contents-hash="4c8b6994779902633365fe6d3753b050f0104d26e44b5a29b77a0ab9974b2a1b" dmcf-pid="tPUrbBVZsK" dmcf-ptype="general">정용철 기자 jungyc@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 삼성, 갤럭시 폰 카메라로 농구장 25배 면적 산호초 복원 기여 04-21 다음 문성원, 4시즌 만에 프로당구 PBA 1부 투어 복귀 04-21 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
