망막 사진으로 ADHD 진단, 정확도 96.9% 달성한 AI 개발 🚀

세브란스병원과 연세대학교 연구팀이 망막 안저 사진을 활용한 ADHD 진단 인공지능(AI) 모델을 개발해 큰 주목을 받고 있습니다. 이 AI 모델은 진단 정확도 96.9%라는 놀라운 성과를 기록하며, 비침습적이고 신속한 진단 기술로서 향후 의료 현장에서의 활용 가능성이 높아지고 있습니다.

📌 목차

1. ADHD란 무엇인가?
2. AI 모델 개발 배경과 과정
3. 망막 안저 사진의 역할
4. AI 성능과 임상 가능성
5. 연구의 의의와 전망
6. 자주 묻는 질문(FAQ)

 

 

 

 

 

1. ADHD란 무엇인가? 🧠

ADHD(주의력결핍 과잉행동장애)는 학령기 아동의 5~8%가 겪는 대표적인 신경발달장애입니다. 주요 증상은 다음과 같습니다:

• 지속적인 주의력 부족
• 충동적 행동
• 과잉행동

이러한 증상은 학업, 대인관계, 정서 발달에 심각한 영향을 줄 수 있어 조기 진단과 치료가 매우 중요합니다.

 

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2. AI 모델 개발 배경과 과정 🔬

세브란스병원 소아정신과 천근아·최항녕 교수와 연세대 박유랑 교수팀은 1,108장의 망막 안저 사진을 기반으로 AI 모델을 학습시켰습니다. 모델 개발에는 다음 기술이 활용되었습니다:

• 4가지 머신러닝 알고리즘
• AutoMorph Pipeline: 망막 혈관을 형태학적으로 분석하는 도구

이 과정을 통해 ADHD 여부를 분류하고, 시각적 선택적 주의력 손상 여부까지 예측 가능한 모델이 탄생했습니다.

 

3. 망막 안저 사진의 역할 👁️

망막 안저 사진은 비침습적이고 간편하게 촬영이 가능해, 신뢰도 높은 생체 지표로 활용됩니다. AI 분석을 통해 확인된 특징은 다음과 같습니다:

항목	ADHD 환자 특징
혈관 밀도	증가
동맥 혈관 폭	감소
시신경유두 구조	비정상적 형태

특히, 시각적 선택적 주의력의 손상 여부도 87.3%의 정확도로 예측이 가능해졌습니다.

 

 

4. AI 성능과 임상 가능성

천근아 교수는 \"망막 안저 사진은 ADHD의 객관적 진단 도구로서 매우 유망하다\"며 다음과 같이 밝혔습니다:

• ADHD 진단 정확도: 96.9%
• 주의력 손상 예측 정확도: 87.3%

이는 향후 ADHD 치료 반응 모니터링에도 중요한 바이오마커로 활용될 수 있습니다.

 

5. 연구의 의의와 전망 📈

이번 연구는 국제학술지 'npj Digital Medicine (IF 12.4)'에 게재되어 세계적인 주목을 받고 있습니다. 이는 기존의 행동 평가 기반 진단법을 넘어, 생물학적 기반의 AI 진단 패러다임으로 전환 가능성을 제시합니다.

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📌 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 망막 사진만으로 ADHD를 진단할 수 있나요?

A1. AI 모델을 통해 높은 정확도로 ADHD 진단이 가능하지만, 임상적 종합 진단과 병행되어야 합니다.

Q2. 비용과 접근성은 어떤가요?

A2. 망막 사진 촬영은 기존 의료 환경에서 쉽게 적용 가능하며, 비교적 저렴한 비용으로 진행할 수 있습니다.

Q3. AI 기술이 실제 진료에서 언제 사용되나요?

A3. 임상 시험 및 정책 승인 이후 단계적으로 의료기관에 적용될 예정입니다.

 

 

✍️ 마무리하며

개인적으로 아이를 키우는 부모 입장에서, 이런 기술이 하루라도 빨리 보편화되길 바랍니다. 부모님들의 걱정을 조금이나마 덜 수 있도록, 그리고 아이들의 미래가 조금 더 밝아질 수 있도록, 기술이 따뜻한 도움을 주는 세상을 기대해 봅니다 😊