자폐 스펙트럼 장애(ASD: autism spectrum disorder)를 생후 30일에 예측할 수 있는 기계 학습 알고리즘이 개발됐다.
알고리즘이란 수학, 컴퓨터 과학 등을 통해 어떤 문제를 해결하기 위해 만들어진 일련의 절차나 방법을 말한다.
듀크대학 의대 자폐증·뇌 발달 센터(Duke Center for Autism and Brain Development)의 제럴딘 도슨 박사 연구팀은 생후 30일 동안의 생활 특징을 광범위하게 분석해 ASD를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 메디컬 익스프레스(MedicalXpress)가 9일 보도했다.
나중에 ASD 진단을 받는 신생아는 출생 초기의 보건의료 이용 패턴이 정상아와 상당히 다르다고 연구팀은 말했다.
이 결과는 ASD가 단순히 뇌만의 질환이 아니라 소화기, 수면, 시력, 신경 등 많은 부분에서 문제가 발생하는 전신 질환임을 확인하는 것이라고 연구팀은 지적했다.
2006년 1월에서 2020년 12월 사이에 듀크 대학 헬스 시스템에 등록된 아이 4만5천 명의 전자 의료기록을 분석한 결과 이 같은 사실이 밝혀졌다고 연구팀은 설명했다.
연구팀은 이 의료기록으로 기계학습(machine learning) 모델을 훈련시켜 나중 ASD가 발생할 아이를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다.
이 알고리즘은 나중 주의력 결핍 과잉행동 장애(ADHD)나 다른 신경발달 장애가 나타날 아이들과도 구분할 수 있다고 연구팀은 밝혔다.
생후 초기에 ASD의 경고신호를 포착할 수 있다면 치료를 신속하게 시작할 수 있을 것이라고 연구팀은 강조했다.
연구팀은 특히 전통적인 ASD 검사법이 간과해 진단을 놓치기 쉬운 아이들, 즉 여자아이, 유색인종 아이, ADHD와 자폐증이 겹친 아이들에 대한 판단이 기계학습 모델에서 어떻게 나오는지를 유심히 지켜봤다.
이 사실이 앞으로 추가 연구를 통해 확인된다면 다른 검사법, 부모의 신고, 의학적 관찰 등과 더불어 이 알고리즘을 함께 사용할 수 있을 것으로 연구팀은 내다봤다.
이 연구 결과에 대해 미국 펜실베이니아 대학 의대 정신의학 전문의 데이비드 맨델 박사는 생후 초기의 이러한 위험 신호는 지켜보기만 하면서 기다릴 게 아니라 즉시 대책을 세워야 할 것이라고 논평했다.
ASD가 진단되는 나이는 통상 3~4세이다.
