디지털 게임을 플레이하는 아동의 행동 패턴을 분석해 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD)의 세부 유형을 정밀 진단할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.
한국뇌연구원(KBRI)은 허향숙 인공지능 기반 뇌발달질환 디지털 의료기기 실증 사업단 단장이 게임 기반 디지털 콘텐츠 데이터를 활용해 ADHD 아동의 임상 아형을 객관적으로 분류할 수 있는 AI 모델 개발에 성공했다고 밝혔다.
연구팀은 6~13세 ADHD 아동의 게임 과정에서 발생하는 반응 시간, 터치 패턴, 정확도 등 동적 행동 데이터를 수집했다. 특히 데이터를 시간 흐름에 따라 나누는 '시간적 분할' 기법을 적용해 증상의 동적 변화를 포착했다.
분석 결과 게임 후반부로 갈수록 아형 간 행동 차이가 뚜렷해졌으며, 인공지능 모델을 통해 85.7%라는 높은 정확도(F1-score)로 ADHD 아형을 자동 분류해 냈다.
이번 연구는 전문 장비 없이 가정이나 학교에서도 디지털 콘텐츠를 활용해 ADHD 증상을 정밀 감별하고 모니터링할 수 있는 실용적 진단보조 도구로서의 가능성을 입증했다.
허향숙 단장은 "이번 연구는 ADHD의 복잡한 증상을 디지털 행동 데이터와 AI를 통해 정밀하게 구분할 수 있음을 보여준 선도적 사례"라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA) 및 대구광역시의 지원을 받아 수행됐으며, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 최신호에 게재됐다.
