“말하지 않아도 행동만으로 우울증 진단”… AI 활용해 우울감 탐지

KAIST, 미세행동 변화로 우울증 진단 AI 플랫폼 ‘클로저’ 개발 대조학습 적용해 행동을 작은 단위로 분석… 성별, 중증도 따라 판별 평소 행동과 신체 움직임 패턴을 인공지능(AI)으로 분석해 우울증을 진단할 수 있는 기술이 개발됐다. 한국과학기술원(KAIST)는 허원도 생명과학과 석좌교수 연구팀이 일상행동 속에서 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지·진단할 수 있는 AI 플랫폼을 선보였다고 13일 밝혔다. 주요 우울장애 등은 주로 주관적 설문과 면담으로 진단하고 있는 데, 복합적이고 모호한 우울감은 우울증을 객관적으로 진단하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임과 자세, 표정 등 신체 운동 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다. 감정이나 정서 상태가 운동 능력으로 드러나는 '정신운동' 현상을 정밀하게 파악하기 위해 실험동물 자세와 움직임을 3차원으로 분석하는 AI 플랫폼 '클로저'를 개발했다. 클로저는 AI 기법인 대조 학습 알고리즘을 활용해 행동을 아주 작은 단위로 나눠 분석함으로써 사람의 눈으로 알아 차리기 어려운 미세한 행동 변화까지 정확하게 구분한다. 연구팀은 만성 스트레스를 가해 우울증과 가장 유사한 만성 예측 불가능 스트레스(CUS) 생쥐 모델을 만들어 행동만으로 일상 속 우울 상태를 구별할 수 있는지를 검증했다. 그 결과, 클로저는 성별과 증상 심각도에 따라 달라지는 우울 상태를 정확히 찾아냈다. 이를 토대로 스트레스는 운동 능력 자체보다는 행동 빈도와 흐름을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 특히 우울증 생쥐 모델에서는 수컷 생쥐의 경우 주변을 탐색하거나 회전하는 행동이 감소한 반면 암컷 생쥐는 이런 행동이 오히려 증가해 성별에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 또 지속적으로 스트레스나 염증으로 우울 상태를 만든 생쥐 모델에서 일상 행동이 눈에 띄게 달라졌지만, 스트레스 호르몬(콜티코스테론)만 투여했을 때는 행동 변화가 거의 나타나지 않았다. 일상적인 관찰 행동만으로 우울증 원인이나 성별에 따라 서로 다른 상태를 구분할 수 있음을 보여준 결과다. 연구팀은 우울증 생쥐 모델에 항우울제를 투여해 치료 효과를 분석한 결과, 스트레스에 의해 변화했던 행동 음절(기본적인 행동 단위)과 행동 문법(행동의 흐름과 패턴)이 부분적으로 회복되는 것을 확인했다. 이어 항우울제마다 일상 행동을 회복시킨 패턴이 다르다는 점에 착안해 약물별 효능에 대한 행동 지문을 찾아냄으로써 우울 증상에 적합한 항우울제를 추천할 수 있는 개인 맞춤형 치료도 가능하다고 연구팀은 설명했다. 허원도 KAIST 석좌교수는 "AI 기반 일상행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해 우울장애의 맞춤형 진단과 치료 평가를 가능케 하는 전임상 프레임워크를 구현한 연구"라며 "앞으로 정신질환 환자 맞춤형 치료제 개발과 정밀 의료에 기여할 것"이라고 말했다.연구결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈' 지난달 30일 온라인에 실렸다. 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr