국내 연구진이 인공지능(AI)으로 일상 행동을 분석해 우울증을 진단하고 치료 효과를 평가하는 기술을 개발했다. 13일 카이스트에 따르면 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 동물의 자세와 움직임을 3차원으로 분석해 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동 포착하는 AI 플랫폼 ‘클로저’를 개발했다. 연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임과 자세, 표정 등 신체 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다. 또 클로저를 활용해 우울증과 가장 유사한 ‘만성 예측 불가능 스트레스’(CUS)를 검증한 결과 성별과 증상 정도에 따라 신체 양상이 달라지는 점을 확인했다. 스트레스가 운동 능력 자체보다 행동의 빈도와 흐름을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실도 밝혀냈다. 이번 연구는 일상적인 행동 관찰만으로도 우울증의 원인이나 성별에 따라 서로 다른 상태를 구분할 수 있음을 보여준다고 연구팀은 설명했다. 이 같은 내용은 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 온라인판에 지난해 12월 30일 게재됐다. 허 교수는 “AI 기반 일상 행동 분석 플랫폼을 접목해 우울장애의 맞춤형 진단과 치료 평가를 가능하게 하는 전임상 구조를 세계 최초로 구현한 성과”라며 “정신질환자 맞춤형 치료제 개발과 정밀 의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 말했다.