연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임, 자세, 표정 등 신체 운동 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다. 이를 토대로 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동으로 포착할 수 있는 플랫폼 ‘클로저(ContrastiveLearning-basedObserver-freeanalysisofSpontaneousbehaviorforEthogramRepresentation, CLOSER)’를 개발했다.
클로저는 대조학습(ContrastiveLearning) 알고리즘을 활용해 행동을 작은 단위로 나눠 분석해 사람의 눈으로는 알아차리기 어려운 미세한 행동 변화까지 정확하게 구분해냈다. 그 결과 성별과 증상의 심한 정도에 따라 달라지는 우울 상태를 정확히 구분하는 데 성공했다. 사후 분석 결과 스트레스는 운동 능력 자체보다는 행동의 빈도와 행동 흐름을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 AI 기반 일상행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해 우울장애의 맞춤형 진단과 치료 평가를 가능하게 하는 전임상 프레임워크를 최초로 구현한 성과”라며 “향후 정신질환 환자 맞춤형 치료제 개발과 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 말했다.
첫댓글 오 괜찮을 듯
근데 지피티한테 상담하니까 한결 마음이 편해진다그랴야하나. 해결책도 블라블라하니까 의지가 되더라