새로운 인공지능(AI) 모델이 유아 자폐증을 80% 정확도로 예측했다.

스웨덴 스톡홀름에 있는 카롤린스카 연구소의 새로운 연구에 따르면, 'AutMedAI'라는 머신러닝 모델이 2세 미만 아동의 자폐증을 비교적 제한된 정보만으로 80%의 정확도로 예측할 수 있다는 가능성을 보여주었다고 뉴로사이언스뉴스가 보도했다.

이 모델은 자폐증 조기 진단과 적절한 지원을 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다. 

카롤린스카 연구소는 세계적인 연구 중심 의과 대학으로 1810년 설립됐다. 카롤린스카 연구소의 노벨 위원회에서 생리학·의학 부문 노벨상을 수여한다. 

연구팀은 약 3만 명의 자폐 스펙스트럼 장애 아동 및 일반 아동 정보가 담긴 미국 데이터베이스(SPARK)를 활용했다. 팀은 28개 매개변수 조합을 분석해 4가지 머신러닝 모델을 개발, 데이터 패턴을 식별했다. 

선택된 매개 변수는 24개월 미만 아동에게서 광범위한 평가나 의료 검사 없이 얻을 수 있는 정보였다. 가장 우수한 성능을 보인 머신러닝 모델은 'AutMedAI'로 명명됐다.

약 1만2000명의 개인 데이터를 분석한 결과, AutMeAI 모델은 약 80%의 자폐 아동을 식별했다. 특히 첫 미소 시기, 첫 짧은 문장 발화 시기, 식사 어려움 여부 등이 자폐증 예측에 중요한 매개변수로 작용했다. 

연구팀은 조기 진단의 중요성을 강조했다. 팀은 자폐 아동의 최적 발달을 돕는 효과적인 중재를 위해서는 조기 발견이 필수적이라고 밝혔다.

현재 연구팀은 모델의 추가 개선 및 임상 환경에서의 검증을 계획하고 있으며, 유전 정보를 모델에 포함해 더욱 정확한 예측을 가능하게 하는 연구도 진행 중이다.

연구 책임자인 카롤린스카 연구소의 여성 및 아동 건강학과 부교수인 크리스티나 탐미미스 박사는 "모델이 임상 환경에 적용될 만큼 신뢰성을 학보하기 위해서는 엄격한 검증이 필요하다"며 "우리의 목표는 모델이 의료 분야의 귀중한 도구가 되는 것이지, 자폐증에 대한 임상 평가를 대체하는 것이 아니다"라고 강조했다.