보통 심리와 언어검사로 이뤄진 발달장애 진단은 아이의 컨디션과 약 이틀에 걸쳐 진행되는 검사 시간, 진단 도구의 보급 등으로 정확한 진단이 어려웠지만 AI를 활용한 MRI 검사를 적용할 경우 시간·비용의 낭비를 막고 대학병원 쏠림현상까지 해소될 수 있을 것으로 보인다.

한양대학교병원 정신건강의학과 김인향 교수는 21일 “MRI를 활용해 뇌의 연결성을 검사하고 이를 빅데이터로 적용해 객관적인 생물학적 지표의 패턴으로 진단하는 방법을 연구 중”이라고 밝혔다.

자폐스펙트럼장애와 지적장애 등 발달장애 아동들은 전국 21만 명으로 전체 장애인의 8.7% 수준으로 매년 약 7천 명 청도로 지속적으로 증가하고 있다. 증상은 영·유아기부터 시작되어 12~18개월경에도 진단이 가능하지만 다른 나라에 비해 진단율은 매우 낮다.

김 교수는 “자폐스펙트럼 장애는 전문가 면담 후 행동관찰, DSM-5(정신질환 진단 및 통계 매뉴얼) 진단 기준에 따라서 최종진단이 내려지는데 시간의 한계와 정보 불충분으로 주관성을 배제할 수 없다”며 “검사자 수도 제한적이고 대학병원 대기시간도 길어 빠르게 치료할 수 있는 골든타임을 놓칠 수 있다”고 지적했다.

또 현장에서 아동이 MRI 검사를 할 경우 소리와 낯선 환경으로 움직임이 많아 검사가 어려워 수면마취 후 검사를 하지만 김 교수는 검사 전 준비과정에서 음소거 헤드셋 착용과 실생활에서 기계실 소리를 들려주는 등 수면마취를 하지 않고 검사를 하고 있어 아동의 공포감을 최소화한다.

김인향 교수는 “AI 기반한 시스템은 객관성으로 판단하기 때문에 신뢰감을 높이고 외부 환경의 영향이 적다”며 “현재 개발 중인 인공지능을 적용한 MRI 검사로 발달장애의 객관적 판단을 하고 생물학적 지표를 만들고 진단에 적용해 객관화되고 표준화된 진단체계를 마련하는 것이 목표”라고 말했다.

아울러 그는 “발달장애는 뇌의 가소성이 높을 때 빠른 치료로 증상은 완화시킬 수 있다”며 “발달장애는 생물학적 요인의 문제로 누구의 잘못도 아니기 때문에 질환에 대한 인식이 높아져 많은 아동들이 빠른 진단과 치료를 받을 수 있길 바란다”고 전했다.