세브란스병원 연구팀이 망막 안저 사진을 활용해 ADHD(주의력결핍 과잉행동장애)를 선별하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 밝혔다.

이번 연구는 천근아·최항녕 소아정신과 교수, 박유랑 의생명시스템정보학교실 교수팀이 공동으로 수행했으며, 결과는 국제학술지 npj Digital Medicine (IF 12.4)에 게재됐다.

ADHD와 정상대조군을 구분하는 AI 모델의 정확도 검증 결과, AUROC가 0.969로 높은 성능을 보였다. (세브란스병원 제공)
ADHD와 정상대조군을 구분하는 AI 모델의 정확도 검증 결과, AUROC가 0.969로 높은 성능을 보였다. (세브란스병원 제공)
연구팀은 1108장의 망막 안저 사진과 4가지 학습 알고리즘, ‘오토모프 파이프라인(AutoMorph Pipeline)’ 기술을 활용해 ADHD 선별 AI 모델을 개발했다. 이 모델은 AUROC 0.969로, 96.9%의 정확도를 보이며 높은 예측 성능을 입증했다.

또한, AI는 ADHD 환자의 망막에서 혈관 밀도 증가, 동맥 혈관 폭 감소, 시신경유두(optic disc) 구조 변화 등의 주요 특징을 도출했다. 더불어, ADHD의 실행기능 중 하나인 시각적 선택적 주의력(Visual Selective Attention) 손상 정도도 87.3% 정확도로 예측 가능함을 확인했다.

천근아·최항녕 세브란스병원 소아정신과 교수, 박유랑 의생명시스템정보학교실 교수 (세브란스병원 제공)
천근아·최항녕 세브란스병원 소아정신과 교수, 박유랑 의생명시스템정보학교실 교수 (세브란스병원 제공)
천근아 교수는 “망막 안저 사진은 촬영이 간편하고 비침습적이어서 ADHD의 객관적이고 신속한 진단 도구로 활용 가능하다”며, “향후 치료 반응 모니터링에도 도움이 될 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구는 한국지능정보사회진흥원의 지원을 받아 수행됐다.

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