서울대병원은 자폐스펙트럼장애 아동의 자폐 조기선별·진단보조·맞춤치료 등을 목적으로 하는 ‘AI 리빙랩(Living Lab)’을 개소했다고 20일 밝혔다.

이번 AI 리빙랩 개소는 보건복지부 국립정신건강센터 주관 약 103억원의 예산을 투입하는 ‘자폐스펙트럼장애 디지털헬스 빅데이터 구축 및 인공지능 기반 선별·진단보조·예측기술 발달 사업’의 일환으로, SK텔레콤의 딥러닝 및 영상분석기술의 도움을 받아 추진됐다. 자폐스펙트럼장애 관련 빅데이터 수집을 통해 환자의 조기진단 및 치료와 대규모 연구를 위한 기반을 마련할 수 있을 것으로 전망된다.
자폐스펙트럼장애는 아동의 약 1~2%에서 발병하는 신경 발달장애다. 주로 사회적 관계 형성의 어려움, 정서적 상호작용의 문제, 반복적 행동과 제한된 관심 등이 특징이다. 발병 원인은 유전적·환경적 요인의 상호작용으로 알려져 있으며, 최근에는 사회적 뇌의 구조 및 기능 발달 이상과 관련이 있다는 보고가 늘고 있다.
하지만 현재 자폐스펙트럼장애 진단과 치료에는 어려움이 많다. 전문가 수가 적을 뿐더러 근거가 명확히 제시된 효과적인 치료가 한정적이기 때문이다.
이에 서울대병원 소아정신과 김붕년 교수팀은 자폐스펙트럼장애의 정확한 진단과 맞춤치료를 위한 디지털 헬스 데이터(상호작용 영상, 음성 데이터, 시선 추적 등)를 수집할 수 있는 ‘AI 리빙랩’을 구축했다.
AI 리빙랩은 연구자와 참여자가 함께 결과물을 만드는 개방형 실험실을 의미한다. 이곳에서는 자폐스펙트럼장애 아동의 모습을 고성능 촬영 시스템으로 다각도에서 관찰할 수 있으며, 시선 처리나 언어 및 인지 등의 다양한 데이터를 수집할 수 있다. 특히 수집된 데이터는 향후 인공지능 모델 개발에 사용해, 자폐 조기 선별과 진단 보조, 개인 맞춤형 치료 등에 활용할 예정이다.
AI 리빙랩은 △상호작용실 △시선추적실 △관찰실 △가족 상담실의 4가지 공간으로 구성돼 있다. 상호작용실에서는 부모와 아동의 영상을 관찰할 수 있고 음성 데이터와 생체 신호를 수집할 수 있다. 또한 시선추적실에서는 아동의 시선추적 데이터를 파악할 수 있으며, 가족 상담실에서는 부모 대상 ADI-R 등 인터뷰 면접이나 아동 언어 검사가 이뤄진다.
연구 참여자는 리빙랩 1회 방문으로 자폐 증상 및 언어 능력 등을 한 번에 평가받을 수 있어 시간·경제적 소모를 줄일 수 있다.
서울대병원 관계자는 “이번 AI 리빙랩 구축은 자폐스펙트럼장애 대상 복합 디지털 헬스 빅데이터 수집을 가능하게 하고, 이를 통해 정량화된 개인 맞춤형 및 조기 치료와 예후 개선을 기대할 수 있을 것”이라며 “AI 리빙랩 운영으로 수집된 데이터는 향후 다양한 디지털 치료제 개발 촉진과 자폐스펙트럼장애 바이오마커 발굴의 초석이 될 것으로 전망한다”고 밝혔다.
소아정신과 김붕년 교수는 “AI 리빙랩의 개소로 자폐스펙트럼장애의 조기진단과 고위험군 조기 감별 진단이 가능해져 환아 예후 및 경과를 예측할 수 있게 됐다”며 “장기적으로 자폐장애뿐만 아니라 ADHD, 지적장애, 언어장애, 틱장애 등 다양한 신경발달장애의 공존 및 감별 진단을 위한 빅데이터 구축 연구에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
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서울대병원은 자폐스펙트럼장애 아동의 자폐 조기선별·진단보조·맞춤치료 등을 목적으로 하는 ‘AI 리빙랩(Living Lab)’을 개소했다고 20일 밝혔다.

이번 AI 리빙랩 개소는 보건복지부 국립정신건강센터 주관 약 103억원의 예산을 투입하는 ‘자폐스펙트럼장애 디지털헬스 빅데이터 구축 및 인공지능 기반 선별·진단보조·예측기술 발달 사업’의 일환으로, SK텔레콤의 딥러닝 및 영상분석기술의 도움을 받아 추진됐다. 자폐스펙트럼장애 관련 빅데이터 수집을 통해 환자의 조기진단 및 치료와 대규모 연구를 위한 기반을 마련할 수 있을 것으로 전망된다.
자폐스펙트럼장애는 아동의 약 1~2%에서 발병하는 신경 발달장애다. 주로 사회적 관계 형성의 어려움, 정서적 상호작용의 문제, 반복적 행동과 제한된 관심 등이 특징이다. 발병 원인은 유전적·환경적 요인의 상호작용으로 알려져 있으며, 최근에는 사회적 뇌의 구조 및 기능 발달 이상과 관련이 있다는 보고가 늘고 있다.
하지만 현재 자폐스펙트럼장애 진단과 치료에는 어려움이 많다. 전문가 수가 적을 뿐더러 근거가 명확히 제시된 효과적인 치료가 한정적이기 때문이다.
이에 서울대병원 소아정신과 김붕년 교수팀은 자폐스펙트럼장애의 정확한 진단과 맞춤치료를 위한 디지털 헬스 데이터(상호작용 영상, 음성 데이터, 시선 추적 등)를 수집할 수 있는 ‘AI 리빙랩’을 구축했다.
AI 리빙랩은 연구자와 참여자가 함께 결과물을 만드는 개방형 실험실을 의미한다. 이곳에서는 자폐스펙트럼장애 아동의 모습을 고성능 촬영 시스템으로 다각도에서 관찰할 수 있으며, 시선 처리나 언어 및 인지 등의 다양한 데이터를 수집할 수 있다. 특히 수집된 데이터는 향후 인공지능 모델 개발에 사용해, 자폐 조기 선별과 진단 보조, 개인 맞춤형 치료 등에 활용할 예정이다.
AI 리빙랩은 △상호작용실 △시선추적실 △관찰실 △가족 상담실의 4가지 공간으로 구성돼 있다. 상호작용실에서는 부모와 아동의 영상을 관찰할 수 있고 음성 데이터와 생체 신호를 수집할 수 있다. 또한 시선추적실에서는 아동의 시선추적 데이터를 파악할 수 있으며, 가족 상담실에서는 부모 대상 ADI-R 등 인터뷰 면접이나 아동 언어 검사가 이뤄진다.
연구 참여자는 리빙랩 1회 방문으로 자폐 증상 및 언어 능력 등을 한 번에 평가받을 수 있어 시간·경제적 소모를 줄일 수 있다.
서울대병원 관계자는 “이번 AI 리빙랩 구축은 자폐스펙트럼장애 대상 복합 디지털 헬스 빅데이터 수집을 가능하게 하고, 이를 통해 정량화된 개인 맞춤형 및 조기 치료와 예후 개선을 기대할 수 있을 것”이라며 “AI 리빙랩 운영으로 수집된 데이터는 향후 다양한 디지털 치료제 개발 촉진과 자폐스펙트럼장애 바이오마커 발굴의 초석이 될 것으로 전망한다”고 밝혔다.
소아정신과 김붕년 교수는 “AI 리빙랩의 개소로 자폐스펙트럼장애의 조기진단과 고위험군 조기 감별 진단이 가능해져 환아 예후 및 경과를 예측할 수 있게 됐다”며 “장기적으로 자폐장애뿐만 아니라 ADHD, 지적장애, 언어장애, 틱장애 등 다양한 신경발달장애의 공존 및 감별 진단을 위한 빅데이터 구축 연구에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.