KAIST 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 몸의 움직임만으로 우울증의 유무와 중증도를 판별해내는 획기적인 기술을 개발했습니다.
연구팀이 자체 개발한 AI 플랫폼 '클로저(CLOSER)'는 사람의 눈으로는 식별하기 어려운 미세한 행동 변화를 포착해 마음의 병을 진단하는 새로운 길을 열었습니다.
이번 기술의 핵심은 '대조적 학습(contrastive learning)'이라는 AI 알고리즘입니다. 이는 마치 수만 장의 사진 속에서 서로 다른 점을 찾아내는 틀린 그림 찾기처럼, 정상 상태와 우울 상태의 미세한 행동 차이를 스스로 학습하고 구별하는 기술입니다.
연구팀은 실험용 쥐의 움직임을 3차원으로 촬영한 뒤, 이를 아주 작은 단위인 '행동 음절'로 쪼개 분석했습니다. 그 결과 감정 상태가 신체 움직임으로 드러나는 '정신운동'의 변화를 정확하게 읽어내는 데 성공했습니다.
특히 흥미로운 점은 성별에 따라 우울증 행동 패턴이 정반대로 나타났다는 사실입니다. 스트레스를 받아 우울해진 수컷 쥐는 활동량이 줄고 구석에 웅크리는 경향을 보인 반면, 암컷 쥐는 오히려 주변을 맴돌거나 회전하는 행동이 늘어났습니다. 이는 단순히 '우울하다'는 진단을 넘어, 환자의 성별이나 특성에 따라 증상이 다르게 발현될 수 있음을 과학적으로 입증한 것입니다.
또한 이번 연구는 '나에게 맞는 우울증 약'을 찾는 정밀 의료의 가능성도 확인했습니다. 서로 다른 항우울제를 투여했을 때 회복되는 행동 패턴이 약물마다 고유한 '지문'처럼 다르게 나타났기 때문입니다.
이는 향후 환자의 행동 패턴을 분석해 가장 효과가 좋은 치료제를 골라주는 맞춤형 처방 시스템으로 이어질 전망입니다. 허원도 교수는 이번 성과가 정신질환 진단과 치료의 새로운 패러다임을 제시할 것이라고 강조했습니다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈' 온라인판에 게재되었습니다.