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[IT뉴스] “말 안 해도 안다”…KAIST, AI로 우울증 알아낸다

온카뱅크관리자

2026-01-13 18:37:59

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="790xzQfz51">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9866c21c2c5a39393696a90a2b033c6f41072154f7cef8b1938760910cf4c55e" dmcf-pid="z2pMqx4qX5" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 플랫폼 ‘클로저’. [KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/13/chosun/20260113183206339akwb.jpg" data-org-width="1536" dmcf-mid="uTr1C5YCZt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/13/chosun/20260113183206339akwb.jpg" width="658"></p>
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            AI 플랫폼 ‘클로저’. [KAIST 제공]
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          <p contents-hash="655e614a67eab124bd4d2b6b26a824437475f03af0cb339252e4fbf3a47d6012" dmcf-pid="q47dKePKZZ" dmcf-ptype="general">KAIST 연구진이 인공지능(AI)으로 ‘말하지 않아도’ 우울증 상태를 알아내는 기술을 개발했다. 설문이나 면담에 의존하던 기존 방식과 달리, 일상 행동만 보고 우울증을 구별할 수 있는 길이 열린 것이다.</p>
          <p contents-hash="12f22c7723dc1f1d4579d175de0b082338f85c4232f031f152506c56ecaee67d" dmcf-pid="B8zJ9dQ9tX" dmcf-ptype="general">KAIST는 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 동물의 일상 행동을 AI로 분석해 우울증을 객관적으로 진단하고, 치료 효과까지 평가할 수 있는 기술을 개발했다고 13일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="91d23d913a8765e03d7829f0bd7ebc38af92004db39819ba142d0eead6b15ee4" dmcf-pid="b6qi2Jx2ZH" dmcf-ptype="general">◇우울증, 왜 진단이 어려웠을까</p>
          <p contents-hash="91bc70e16d72efa9b01eab1072371fcbb3f4dc89b03f54e7891da896faa1b6b1" dmcf-pid="KPBnViMVHG" dmcf-ptype="general">우울증 진단은 지금까지 환자의 말과 설문에 의존해왔다. 하지만 ‘우울하다’는 감정은 사람마다 다르고, 표현도 제각각이다. 이 때문에 진단이 늦어질 수도 있고 정확도가 떨어질 수도 있다.</p>
          <p contents-hash="272de74eb1b92d117157b812e3cfda1f41800faf36ebd46a197d52a2e5b7c22a" dmcf-pid="9QbLfnRftY" dmcf-ptype="general">연구팀은 다른 점에 주목했다. 우울증이 있으면 걷는 방식이나 움직임, 자세 같은 행동이 달라진다는 것이다. 이를 ‘정신운동 변화(psychomotor)’라고 부른다.</p>
          <p contents-hash="d976d62ddbf5b031398a88c771d1080138029d868ec6480f010d4312285163dd" dmcf-pid="2xKo4Le4GW" dmcf-ptype="general">연구진은 먼저 실험 동물의 움직임과 자세를 3차원으로 정밀 분석하는 AI 플랫폼 ‘클로저(CLOSER)’를 만들었다. 이 AI는 사람이 눈으로는 알아채기 힘든 아주 미세한 행동 변화까지 자동으로 잡아낸다.</p>
          <p contents-hash="271400cadeb6f40e3a02a546bd97b153b7c38d688ecf28f8a8d0ce3373dda283" dmcf-pid="VM9g8od8Yy" dmcf-ptype="general">연구팀은 우울증과 가장 비슷한 만성 스트레스를 겪는 동물 모델을 만들어 실험을 진행했다. 실험용 쥐에 스트레스를 주어 우울증 유사 증상을 보이도록 했다는 얘기다. 이후 이 동물의 행동을 AI로 분석했다. 그 결과, AI는 생쥐의 행동만으로도 우울증 여부는 물론이고 성별과 증상의 심한 정도까지 정확히 구분해 냈다.</p>
          <p contents-hash="0451738a9cbd23a5b63c37d6c7bbc5dfb1b27af92452c9374e686a54825f2e35" dmcf-pid="fR2a6gJ65T" dmcf-ptype="general">흥미로운 점도 나왔다. 수컷 생쥐는 우울해질수록 탐색이나 회전 행동이 줄었고, 암컷 생쥐는 오히려 이런 행동이 늘었다. 스트레스에 오래 노출될수록 이런 차이는 더 뚜렷해졌다.</p>
          <p contents-hash="fa75e60033a66c0b34a88323356ee86c7ce7756412ce8bb01c50010effac4f7d" dmcf-pid="4eVNPaiPHv" dmcf-ptype="general">AI는 스트레스의 원인도 구별했다. 연구팀은 우울증의 원인에 따라서도 행동이 달라지는지 살펴봤다. 그 결과, 스트레스나 염증을 겪는 우울증 모델에서는 행동 변화가 뚜렷했지만, 스트레스 호르몬만 투여한 경우에는 큰 변화가 없었다. 몸 전체에 염증이 생기고 스트레스 경험이 쌓이는 ‘복합 원인’ 우울증을 겪을수록 행동까지 달라진다는 것. 뒤집어 말하면 행동만으로 ‘만성 스트레스형 우울증인지’ ‘염증 기반 우울증인지’ ‘단순 호르몬 변화인지’ 등을 알 수 있다는 얘기다.</p>
          <p contents-hash="73275671e43b8eb4bf3902a084b95fa048b5ff109a897fc0e4827dbcbb517e2f" dmcf-pid="8dfjQNnQtS" dmcf-ptype="general">◇”어떤 약이 잘 듣는지도 행동이 말해줘”</p>
          <p contents-hash="e30c91fdd6ec41b3f835ee98efd8d6e990f026dc3cfd537a6b9f609a43344c41" dmcf-pid="6tTqHz0Htl" dmcf-ptype="general">연구진은 또한 항우울제마다 행동 회복 방식이 다르다는 사실도 AI 분석을 통해 발견했다. 가령 어떤 약을 썼을 땐 처음 보는 공간에 들어가는 등 새로운 것을 탐색하는 활동을 다시 하기도 했고, 다른 약을 썼을 땐 활동량이 늘기도 했다. AI가 이 같은 차이를 모두 분석해, 약물에 따른 ‘행동 지문(behavioral fingerprint)’을 만들어냈다는 얘기다. 앞으로는 행동 변화를 보면서 어떤 항우울제가 그 사람에게 가장 잘 맞는지를 이를 통해 예측할 수 있을 것으로 보인다.</p>
          <p contents-hash="cced0d61979dd1f822ba7cf78c428232731ac322dc49aa5db5108264b12a6379" dmcf-pid="PFyBXqpXth" dmcf-ptype="general">허원도 석좌교수는 “AI로 일상 행동을 분석해 우울증을 진단하고 치료 효과까지 평가하는 전임상 시스템을 세계 최초로 구현했다”면서 “정신질환 맞춤 치료와 정밀의료로 가는 중요한 출발점이 될 것”이라고 했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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