AI가 ADHD 조기 예측…의료 기록 패턴 분석으로 가능성 확인
전자 의료 기록(EHR)을 AI가 분석하면 ADHD(주의력결핍 과잉행동장애) 위험군을 기존 진단보다 수년 앞당겨 예측할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다. Nature Mental Health에 게재된 이 연구는 일상적인 의료 데이터를 활용해 조기 개입 기회를 제공할 수 있는 가능성을 제시한다.
의료 기록 속 숨은 패턴으로 ADHD 위험 예측
연구팀은 출생부터 초기 아동기까지의 의료 기록을 분석해 ADHD 진단 전 수년간 나타나는 행동·발달 패턴을 AI가 학습하도록 했다. 14만 명 이상의 아동 데이터를 바탕으로 개발된 AI 모델은 5세 이상 아동의 ADHD 위험을 높은 정확도로 예측했으며, 성별·인종·보험 상태 등 환자 특성에 상관없이 일관된 성능을 보였다.
AI는 진단을 내리지는 않지만, 소아청소년과 의사나 전문가에게 조기 평가를 권고할 수 있는 근거를 제공한다. 연구 책임자인 듀크대학교 엘리엇 힐 박사는 "전자 의료 기록은 매우 풍부한 정보원이지만 그동안 활용되지 못했다"며 "이 데이터를 분석해 ADHD 위험군을 조기에 발견할 수 있는지 확인하고자 했다"고 밝혔다.
조기 개입이 장기적 결과 개선에 핵심
ADHD는 millions의 아동에게 영향을 미치지만, 많은 경우 진단이 늦어지면서 조기 지원 기회를 놓치는 경우가 많다. 연구에 따르면 조기 진단과 개입은 학업·사회·건강적 측면에서 긍정적 영향을 미친다. 듀크대학교 매튜 엥겔하드 박사는 "이 도구는 AI 의사가 아니라, 의료진이 시간을 효율적으로 활용하도록 돕는 보조 도구"라고 설명했다.
연구 공동 저자인 나오미 데이비스 박사는 "ADHD로 어려움을 겪는 아동에게 timely한 지원이 없다면 심각한 어려움을 겪을 수 있다"며 "가족에게 적절한 중재를 신속히 연결하는 것이 중요하다"고 강조했다. 연구팀은 임상 적용 전 추가 연구가 필요하다고 밝혔다.
ADHD 외 청소년 정신건강 위험 예측 AI 연구도 진행
연구팀은 ADHD 외에도 청소년기의 정신질환 위험 예측을 위한 AI 모델 개발에도 참여했다. 이 연구는 미국 국립정신건강연구소(NIMH)와 국립임상과학진흥센터(NCATS)의 지원을 받았다.
※ 참고: 이 연구는 현재 임상 적용 전 단계로, AI 도구가 진단을 대체하지 않으며 의료진의 판단에 보조적인 역할을 한다.
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