우울증인지 헷갈리면, 인공지능에 물어보세요

허원도 카이스트 생명과학과 석좌교수팀은 미세한 행동 변화만으로도 우울증 여부를 판단할 수 있는 인공지능 ‘클로저’를 개발했다. AI를 이용한 클로저 활용 가상 이미지.

카이스트 제공

정신건강 질환 중 유병률이 가장 높다는 우울증. 주요 우울 장애를 비롯해 우울 관련 질환은 설문과 면담을 통해 진단한다. 문제는 우울감은 복합적이고 모호해서 진단이 쉽지 않다는 점이다. 이런 상황에서 국내 연구팀이 인공지능(AI)으로 일상 행동을 분석해 우울증을 객관적으로 진단하고 치료 효과를 평가하는 기술을 개발해 눈길을 끈다.

카이스트 생명과학과 허원도 석좌교수팀은 동물 모델을 이용해 일상적 행동 패턴을 분석할 수 있는 AI를 개발하고, 이를 통해 일상 행동 속에서 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지할 수 있다고 13일 밝혔다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다.

연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임, 자세, 표정 등 신체 운동 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다. 이들은 감정과 정서가 행동으로 나타나는 ‘정신운동’ 현상을 파악하기 위해 생쥐를 이용해 자세와 움직임을 3차원으로 분석하고 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동으로 포착할 수 있는 AI ‘클로저’(CLOSER, 행동 도표 표현을 위한 관찰자 없는 자발적 행동의 대조 학습 기반 분석 틀)를 개발했다. 클로저는 자기 지도 학습이라는 인공지능 알고리즘을 활용해 행동을 아주 작은 단위로 나눠 분석함으로써 사람이 인식하기 어려운 미세한 행동 변화까지 정확히 구분할 수 있다.

연구팀은 이번 기술을 활용해 사람의 우울증과 유사한 만성 예측 불가능 스트레스 생쥐 모델을 만들고, 행동만으로 일상의 우울 상태를 구별할 수 있는지 검증했다. 그 결과, 클로저는 성별과 증상의 심한 정도에 따라 달라지는 우울 상태를 정확히 구분했다. 또 스트레스는 운동 능력 자체가 아닌 행동의 빈도와 행동 패턴을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.

특히 우울증 모델 생쥐에서 스트레스로 인한 행동 변화는 성별에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 수컷 생쥐는 주변을 탐색하거나 회전하는 행동이 감소했지만, 암컷 생쥐에게서는 이런 행동들이 오히려 증가했다. 이러한 일상 행동 변화는 스트레스 노출 기간이 길어질수록 더욱 두드러졌다.

연구팀은 항우울제가 우울증 행동에 미치는 영향을 분석한 결과, 스트레스로 인해 변했던 기본적 행동 단위나 행동의 흐름, 패턴이 부분적으로 회복되는 것이 관찰됐다고 밝혔다. 또 항우울제 종류별로 행동 회복 방식이 다르다는 점도 발견했다.

연구를 이끈 허원도 석좌교수는 “이번 연구 결과는 인공지능 기반 일상 행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해 우울장애의 맞춤형 진단과 치료 평가를 가능하게 했다는 점에서 의미가 크다”며 “행동만 살펴봐도 어떤 항우울제가 필요한지 구분할 수 있는 행동 지문도 찾아낸 만큼, 앞으로 환자 맞춤형 치료 및 약물 개발에 도움을 줄 것으로 기대한다”고 설명했다.

유용하 과학전문기자