ADHD(과잉행동장애)와 수면장애를 인공지능으로 선별할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

고대안암병원 정신건강의학과 조철현 교수팀은 영유아 디지털 헬스케어 기업 루먼랩과 함께 아동 웨어러블 데이터와 ADHD 및 수면장애 진단결과를 이용하면 인공지능으로 조기 선별할 수 있다고 미국의사협회지(JAMA Network Open)에 발표했다.

연구팀이 활용한 데이터는 웨어러블기기로 측정한 5천 7백여명 어린이의 심박수, 걸음수, 수면시간, 수면의 단계, 낮잠, 소비칼로리.

이를 일주기리듬을 기준으로 분석해 ADHD 진단모델을 위해 1만 2,348개 데이터, 수면장애 진단모델을 위해 3만 9,160개의 데이터를 활용했다.

그 결과,  ADHD 진단모델은 성능평가지표(AUC)가 0.798, 민감도 0.756, 특이도 0.716였다. 수면장애 진단모델은 AUC 0.737, 민감도 0.743, 특이도 0.632였다. 

연구팀은 "두가지 모델 모두 일상생활에서 디지털 표현형(digital phenotyping)을 활용한 조기선별이 가능한 수준의 성능을 보였다"고 말하고 "웨어러블 데이터를 통한 아동의 ADHD와 수면장애 조기발견 및 조기치료의 근거를 마련했다"고 설명했다.

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