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서울대병원 "ADHD도 인공지능으로 한번에 진단"

김붕년교수, MRI 영상 등 이용해 ADHD 구분하는 알고리즘 개발...의사·보호자의 주관적 판단이 아닌 객관적 진단법 열려

  많은 부모들이 산만하고 쉽게 집중하지 못하는 아이를 보며 ADHD는 아닌지 걱정하곤 한다. 단순히 어려서 그런 것이라 넘어가려해도, 혹시 우리 아이가 정말로 장애가 있는 것은 아닌지 걱정이 앞선다.


  이제는 ADHD를 손쉽게 진단할 수 있을 전망이다. 서울대병원 김붕년, 카이스트 정범석, 가톨릭대 유재현 교수팀은 기계학습 방법을 이용해 뇌 영상만으로 ADHD와 정상발달 아동을 구분할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 10일 밝혔다.


 집중력 저하, 산만함, 충동성을 특징으로 하는 ADHD는 진단이 매우 까다로웠다. ADHD는 발병여부를 결정할 수 있는 명확한 생물학적 근거가 없으며 객관적인 측정방법도 아직 확립되지 않았기 때문이다.


  현재 의료진은 주로 관찰과 부모보고에 의존해 ADHD를 진단했다. 문제는 부모의 주관적인 판단이 개입될 여지가 많다는 점이다. 가령 자녀가 ADHD인지 유달리 걱정하는 부모의 진술은 과장될 가능성이 높다. 오히려 치료가 필요한 아이가 부모의 잘못된 믿음, 진료거부로 방치되기도 한다. 대다수의 부모가 그렇듯, 자신의 자녀가 정신적 장애가 있다고 받아들이기 어렵기 때문이다.


  또한 환자의 상태를 정확히 가려내기 위해서는 검사자의 높은 숙련도가 요구됐다. 의료진은 비교적 편파적일 수 있는 부모의 진술과 개인의 다채로운 행동 속에서 객관적인 판단을 내려야했다.


  연구팀이 개발한 프로그램은 47명의 ADHD, 47명의 정상군의 fMRI, DTI 등 다양한 뇌 영상에서 방대한 데이터를 확보했다. 이후 축적된 데이터를 기계학습해  해당 뇌가 ADHD 환자의 뇌인지 정상인의 뇌인지 가려낸다. 개발된 모델은 85% 이상의 진단을 알맞게 분류할 정도로 높은 정확도를 보였으며, 새로운 환자군 데이터에서도 유사한 수행 능력을 보였다.


  프로그램이 주목한 것은 뇌의 몇몇 중요 부위에 발생한 손상이었다. ADHD 환자의 뇌는 중요 자극을 선별하는 네트워크과 반응 억제를 담당하는 전전두엽에 구조적인 결함이 뚜렷이 존재했다. ADHD에서 흔히 관찰되는 부주의, 과잉행동-충동성 증상 또한 위의 구조적 뇌 네트워크 결함으로 설명할 수 있는 것으로 밝혀졌다.


  김붕년 교수는 “이번 연구에서 뇌영상 빅데이터를 활용해 정상적으로 발달하는 아이와 ADHD 환아를 구별할 수 있게 됐다”며 “다양한 뇌 구조 및 기능영상은 AI 기반 플랫폼을 통해, 향후 ADHD행동의 원인을 완벽히 설명할 수 있는 근거가 될 수 있기에 잠재력이 무궁무진하다”고 밝혔다.


  이번 연구는 ‘뇌 영상과 행동(Brain Imaging & Behavior)’ 최근호에 게재됐다.

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" 마스크 대란·줄서기 반드시 없앤다" 식품의약품안전처(처장 이의경)는 코로나19의 지역사회 확산으로 마스크 품귀현상이 심화됨에 따라 마스크 수급 안정화 추가조치를 담은 「마스크 및 손소독제 긴급수급조정조치」를 오는 2월 26일(수) 0시부터 시행한다. 이에 따라 2월 26일부터 마스크 판매업자의 수출이 원칙적으로 금지되고 생산업자도 당일 생산량의 10% 이내로 수출이 제한되며,마스크 생산업자는 당일 생산량의 50% 이상을 공적판매처( 우정사업본부, 농협중앙회 및 하나로마트, 공영홈쇼핑 및 중소기업유통센터, 기타 식약처장이 정하는 판매처 )로 신속하게 출고해야 한다. 마스크 생산업자가 경영상의 이유나 기타 부득이한 사유로 수출물량 등을 변경할 경우 산업통상자원부 장관과 협의를 거쳐 식약처장의 사전승인을 받아야 하며, 공적판매처로 출고가 어려울 경우 식약처장의 사전승인을 받아 출고량과 출고시기 등을 변경할 수 있다. 판매업자는 같은 날 동일한 판매처에 1만개 이상의 수술용 마스크를 판매하는 경우 판매가격, 판매수량, 판매처를 다음날 낮 12시까지 식약처에 신고해야 한다. 이번 추가조치는 2월 26일 0시부터 생산·판매·수출신고되는 물량부터 적용하여 4월 30일까지 한시적으로 운영된다. 식약처는 수출

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의료·병원

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전북대병원, "인공지능 활용, 유방암 조기진단 증가" 전북대학교병원(병원장 조남천)은 영상의학과 최은정·진공용 교수가 자동 입체 유방 초음파 영상에 보이는 유방 결절에 대해 인공지능을 이용할 경우, 조기 유방암의 진단에 도움을 받을 수 있다는 연구 결과를 발표했다고 25일 밝혔다. 연구 논문은 과학기술논문 인용색인(SCI) 저널인 울트라사운드 메디신 바이올로지(Ultrasound Medicine and Biology)에 최신호에 게재됐다. 최은정·진공용 교수와 캐나다 서스캐처원 공과대학 고석범 교수가 함께 연구하고 개발한 이 인공지능 소프트웨어는 영상의학과 전문의도 진단하기 어려운 결절을 인공지능에 집중적으로 학습시킨 결과물이다. 초음파를 통해 자동으로 유방을 스캔한 후, 영상의학과 의사가 판독하는 시스템인 자동입체 유방 초음파는 검사자에 따라 차이가 있고, 병변 발견과 진단을 수행하는 과정에서 시간이 오래 걸리는 일반적인 유방 초음파의 단점을 보완하기 위해 최근 도입됐다. 그러나 자동입체 유방 초음파 역시 학습곡선이 매우 길어 경험이 적은 영상의학과 의사의 판독은 진단율이 떨어진다. 이에 연구진은 비영상의학과 의사 1명, 저년차 영상의학과 전공의 1명, 고년차 영상의학과 전공의 2명, 유방영상 전문의 1명에게

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