한국뇌연구원, AI 기반 ADHD 아형 분류 기술 개발

한국뇌연구원 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 ADHD(주의력결핍 과잉행동장애) 아동의 임상 아형을 정밀하게 구분할 수 있는 기술을 개발했다.한국뇌연구원은 허향숙 단장 연구팀이 게임 기반 디지털 행동 데이터를 분석해 ADHD 아동의 유형을 분류하는 AI 모델 개발에 성공했다고 28일 밝혔다.ADHD는 주의력 저하와 과잉행동 등 증상이 복합적으로 나타나는 대표적 신경발달질환이다. 환자별로 주의력형(ADHD-I), 과잉행동형(ADHD-HI) 등 서로 다른 임상 아형이 존재해 보다 정밀한 진단이 중요하다.연구팀은 6~13세 ADHD 아동을 대상으로 디지털 콘텐츠를 수행하게 한 뒤 반응 시간, 터치 패턴, 정확도 등 게임 과정에서 나타나는 행동 데이터를 수집했다. 이후 시간 흐름에 따라 데이터를 초기와 후반 단계로 나누는 ‘시간적 분할’ 기법을 머신러닝에 적용해 행동 변화를 분석했다.분석 결과 게임 후반부로 갈수록 ADHD 아형 간 행동 차이가 더욱 뚜렷하게 나타났으며, AI 모델은 85.7% 수준의 정확도로 아형을 자동 분류했다.특히 주의력형 ADHD 아동은 과잉행동형 아동보다 의사결정 시간이 길고 불필요한 터치가 많았으며, 난이도 적응 속도도 상대적으로 느린 특징을 보였다.&nbsp; &nbsp; 연구팀은 이를 통해 디지털 행동 데이터만으로도 ADHD의 이질적 특성을 정밀하게 분석할 수 있음을 확인했다고 설명했다.이번 연구는 별도의 전문 장비 없이 가정이나 학교에서도 활용 가능한 디지털 콘텐츠 기반 진단 기술이라는 점에서 의미가 크다. 향후 ADHD 증상 모니터링과 조기 개입 시스템으로의 확장 가능성도 기대된다.허향숙 단장은 “디지털 행동 데이터와 AI를 활용해 ADHD의 복합적 증상을 보다 객관적이고 정밀하게 구분할 수 있다는 점을 확인한 연구”라고 말했다.이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원, 대구시 지원으로 수행됐으며, 연구 결과는 국제학술지 IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 최신호에 게재됐다.