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"정신과 AI연구 발달장애 골든타임 확보 목표"
대학병원  
"정신과 AI연구 발달장애 골든타임 확보 목표"
황병우 기자 (news@medicaltimes.com)
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  • 기사입력 : 2020-07-22 05:45
  • |발달장애 진단 대형병원 쏠림 현실…AI 통해 해소 가능성
  • |한양대 김인향 교수, 정신과 영역 AI 활용도 ↑ 전망
|메디칼타임즈=황병우 기자| "발달장애의 경우 큰 대학병원으로 전문가가 제한돼 있어 골든타임을 놓치는 경우가 많다. 환자쏠림 해결은 물론 치료에도 도움을 주고 싶다."

자폐스펙트럼 장애와 지적 장애 등 발달장애는 전국 장애인의 8.7%로 높은 비율을 보이고, 매년 7천 명 정도로 지속적인 증가추세지만 이를 검사하기 위한 인적‧물적 자원이 부족한 상황이다.

한양대학교병원 김인향 교수
일반적으로 발달장애 증상은 빠르면 12~18개월에도 진단이 가능하지만 심리검사 외에 전문가가 진단을 보조 진단도구도 최소 1~2시간이 필요한 것은 물론 이를 시행할 수 있는 자격을 갖춘 검사 전문가가 국내에 제한적이기 때문.

한양대학교병원 김인향 교수(정신건강의학과)가 진행하는 '인공지능을 통한 발달장애인의 진단연구'는 이러한 현실이 반영된 물음에서 시작됐다.

발달장애 검사를 위한 대학병원의 대기 기간이 길다보니 검사 골든타임을 놓쳐 치료도 제때 시행하지 못하는 상황 해소기 필요하다는 고민이 연구로 이어진 것.

인공지능을 통해 발달장애인 진단 처방 알고리즘을 개발해 처방을 할 수 있다면 굳이 대학병원을 오지 않아도 진단이 가능해져 긴 대기 기간으로 골든타임을 놓치는 것도 방지 할 수 있다는 판단이다.

김인향 교수가 발달장애 AI진단 시스템 개발에서 가장 중요하게 보는 포인트는 'MRI'.

일반적으로 발달장애 진단이 환자를 관찰한 내용 및 보호자의 보고를 바탕으로 판단을 내리는데 이는 인공지능에 적용할 일정한 정보와 거리가 멀기 때문에 생물학적 지표를 활용하는 방안을 적용한 것이다.

김 교수는 "시간이 오래 소요되거나 주관성이 들어가는 검사가 아닌 간단하게 객관적으로 똑같이 판독할 수 있는 데이터가 MRI라고 생각했다"며 "발달장애가 있는 뇌와 없는 뇌의 데이터를 빅데이터화 시켜서 이를 바탕으로 진단하는 방식을 취하고 있다"고 말했다.

가령 기존의 암 진단 AI 등이 단순비교를 통해 진단을 했다면 발달장앤 진단의 경우 뇌의 겉모습이 아닌 기능적 연결성 등을 한 번 더 추출한 뒤 정상인 뇌와 발달장애 뇌의 MRI의 데이터와 비교해 어느 쪽의 가능성이 더 높은지를 판단하는 방식이다.

현재까지 연구 결과 '발달장애 AI 진단 시스템'의 정확도는 약 90%. 향후 오차를 더 줄이고 정확도를 100%까지 높이는 과정과 임상시험을 거쳐야하지만 주관성을 배제하고 진단하기 때문에 오히려 신뢰도를 높일 수 있다는 게 김 교수의 설명이다.

특히, 이러한 강점을 바탕으로 진단 시스템이 상용화 된다면 검사가 간소화 되는 것은 물론 대형병원 쏠림도 해결될 전망이다.

김 교수는 "국내에도 몇몇 대형병원을 제외하면 진단도구 자체가 널리 보급되지 않았고 이로 인해 대기시간도 몇 개월씩 되다보니 중요한 시기를 놓쳤었다"며 "해당 시스템이 적용된다면 MRI판별을 할 수 있는 곳이라면 어디든지 진단이 가능해져 대형병원 쏠림 완화될 것으로 본다"고 밝혔다.
김인향 교수는 발달장애 AI진단이 골든타임을 놓치는 상황을 줄일 것으로 내다봤다.

다만, 김 교수는 "진단 시스템은 하나의 보조도구로 작용할 것"이라며 의사의 자리를 뺏거나 위협하는 시스템이 되지 않을 것이라고 언급했다.

소프트웨어가 뇌 MRI 데이터를 기반으로 판단을 내리지만 소프트웨어 사용 이전에 의사가 발달장애 의심을 하거나 MRI가 필요한지 아닌지에 대한 지식이 있어야하기 때문에 결국 의사가 최종적인 진단을 내릴 수밖에 없다는 의미다.

진단이 해결된다면 다음 과정은 치료. 현재도 발달장애인이 무슨 치료를 어떻게 받아야하는지 구체적인 가이드라인이 확립되지 않은 상황에서 치료효과 및 예후 예측 알고리즘으로 연구가 확대 될 가능서도 제시됐다.

김 교수는 "현재는 발달장애 환자의 특성이 다르다보니 똑같은 치료를 권고할 수 없어 어떤 치료가 필요한지 소수 전문가 외에 재대로 답변해주기가 어렵다"며 "표준화된 진단이 가능해진다면 이를 근거로 임상 진료 지침 제작이 가능해 질 것"이라고 말했다.

끝으로 김 교수는 상대적으로 연구가 까다로운 정신과 영역의 AI활용이 더 다양해 질것이라고 강조했다.

그는 "지금도 정신과 영역에서 연구는 많이 이뤄지고 있는데 해석이 까다롭다 보니 상용화가 늦어지는 것 같다는 생각"이라며 "대화패턴을 통한 우울증 판별이나 상담 시스템 등이 개발 중이고 AI에 대한 거부감이 생각보다 적어서 진단 외 치료의 분야에도 강점을 발휘할 것으로 본다"고 덧붙였다.
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