[더리포트] 인공 지능 기술에 힘입어 눈을 보는 일 만으로 잘 진단되지 않는 자폐증을 조기에 발견할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

과학매체 사이언스데일리는 동공 확장이나 심박동의 자연스런 변동과 같은 간단하고 정량화 된 두 가지 조치가 ‘레트증후군(Rett syndrome)’의 초기 진단과 자폐증과 유사한 특징을 가진 다른 장애를 훨씬 빨리 진단 할 수 있음을 알아냈다. 유전성 뇌 발달장애인 레트 증후군은 자폐증과 유사한 증상을 보인다.

최근 보스턴 어린이 병원(Boston Children's Hospital)의 신경 과학자 미쉘라 파기올리니(Michela Fagiolini)박사 팀은 쥐 실험 모델을 통해 자폐 범주성 장애(ASD, autism spectrum disorde)의 증세인 ‘동공 확장 이상’을 발견 할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 발표했다.

연구팀은 레트 증후군을 앓는 실험 쥐들의 동공 변동을 측정했다. 그 결과 ASD와 유사한 증상을 나타내기 시작 전에 자발적인 동공 확장과 수축이 변경되었다는 사실을 알아냈다.

이 생쥐들의 관찰하며 약 60시간 정도, 비정상적인 동공 패턴을 인지하기 위한 심층 학습 알고리즘을 훈련시켰다. 이후 레트증후군을 앓는 여자 아이 35명에게 이 알고리즘을 적용했다. 그 결과 80% 수준의 정확도를 나타냈다.

이 알고리즘은 인지 기능, 감각 기능, 운동 기능 및 자율 기능을 손상시키는 유전 장애인 레트증후군과 자폐증과 같은 행동을 정확하게 탐지 할 수 있음을 보여준다.

파기올리니 연구팀은 “이 시스템이 레트증후군뿐만 아니라 일반적으로 ASD에 조기 경보 신호를 제공 할 수 있기를 희망한다”고 밝혔다.