AI, 조기 자폐증 탐지에서 잠재력을 보여줍니다

어제 발표된 연구 논문은 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 위험에 처한 아동을 일찍 식별하기 위해 설계된 기계 학습 모델의 유망한 결과를 제시했습니다. AutMedAI라는 이름의 이 모델은 80%의 정확도를 달성하여 조기 발견에 희망을 제공하였습니다.

Karolinska Institutet의 연구자들이 개발한 AutMedAI는 약 30,000명의 개인 데이터를 분석하여 자폐와 연관된 패턴을 식별하였습니다. 이 데이터는 아동이 두 살이 되기 전에 쉽게 얻을 수 있는 첫 미소의 나이, 첫 짧은 문장, 식사 어려움의 존재 등 28개의 파라미터를 기반으로 하였습니다.

선언문에서 연구자인 시암 라자고팔란은 이러한 연구결과의 중요성을 강조했습니다: “이 연구의 결과는 상대적으로 제한적이고 쉽게 얻을 수 있는 정보만으로 자피증을 가질 가능성이 높은 사람들을 식별할 수 있다는 점에서 중요합니다.”

연구자들은 이 연구가 어린이들을 조기에 스크린할 수 있는 잠재력을 강조하며, 이는 적시에 개입을 실시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 자피증을 가진 아이들이 최적으로 발달할 수 있도록 돕는 것입니다.

그러나, 연구자들은 이러한 결과가 희망적이라고는 하지만, 이 모델이 포괄적인 임상 평가를 대체할 수 있는 것은 아니라고 경고하고 있다. 이 모델의 임상적 사용 가능성을 완전히 평가하기 위해서는 추가적인 연구와 검증이 필요하다.

AI 도구가 때때로 잘못된 진단을 내리는 경우가 있으며 이로 인해 위험한 결과를 초래할 수 있다는 것을 주목하는 것이 중요하다. 최근의 연구에서는 AI가 소아 질병의 경우를 정확하게 진단하는데 어려움을 겪었으며, 분석한 경우의 83%에서 잘못된 진단을 내렸다는 것을 발견하였다.

게다가, 어제 발표된 또 다른 연구에 따르면, AI 도구들은 교과서의 설명에 기반하여 유전질환을 정확하게 진단할 수 있지만, 환자들이 작성한 요약문을 분석할 때는 그 정확도가 크게 떨어진다고 보고하였습니다.

“창조적인 AI 기술은 의료 서비스를 향상시키는 잠재력이 있지만, 이 기술들을 개발하고, 규제하며, 사용하는 사람들이 관련 위험성을 확인하고 충분히 고려하는 경우에만 가능하다”고 WHO의 수석 과학자인 제러미 파라가 Nature에서 보도하였습니다.