카이스트, 우울증 진단하는 AI 시스템 개발… 최대 66% 정확도

aimatters

2026.01.15 16:20:17

조회 776 추천 2 댓글 12

정신질환을 객관적으로 진단하기 어렵다는 한계가 인공지능 기술로 해결될 전망이다. 한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 쥐가 평소처럼 움직이는 모습만 관찰해도 우울증을 정밀하게 찾아내는 AI 시스템을 만들었다. 이 기술은 항우울제 신약 개발에서 동물실험 결과를 사람에게 적용하는 과정을 더 정확하게 만들 수 있다.

AI가 스스로 배워 50가지 행동 패턴 찾아냈다

해당 연구 논문에 따르면, KAIST 생명과학과 허원도 교수 연구팀이 개발한 '클로저(CLOSER)’는 쥐의 움직임을 AI로 분석하는 시스템이다. 연구자가 일일이 판단하지 않아도 AI가 스스로 쥐의 행동을 객관적으로 분류한다. 연구팀은 카메라 5대로 쥐를 20분간 촬영하고, 코·머리·몸통·꼬리 등 9개 부위가 3차원 공간에서 어떻게 움직이는지 좌표로 기록했다.

클로저의 핵심 기술은 'AI가 스스로 배우는 방식'이다. 보통 AI를 가르치려면 사람이 데이터마다 "이건 걷기", "이건 돌기" 같은 라벨을 붙여야 한다. 하지만 이 방식은 연구자의 주관이 개입되고 시간도 오래 걸린다. 클로저는 이런 라벨 없이도 AI가 비교와 대조를 통해 스스로 행동 패턴의 특징을 배운다.

기존 AI보다 높은 정확도… 복잡한 행동도 명확히 구분

클로저의 성능을 확인하기 위해 연구팀은 사람이 직접 분류한 13가지 행동을 AI가 얼마나 잘 맞추는지 테스트했다. 그 결과 클로저는 55~66%의 정확도를 기록하며, 기존 행동 분석 AI 모델들보다 우수한 성능을 보였다. 정밀도, 재현율 등 다른 평가 지표에서도 일관되게 높은 점수를 받았다.

AI가 만든 정보 공간의 품질을 평가하기 위해 관계성 수치를 계산했다. 같은 행동 그룹 안에서는 관계성이 높고, 다른 그룹끼리는 관계성이 낮게 나타나야 좋은 AI다. 클로저는 이 기준을 일관되게 충족했다. 특히 그루밍 같은 복잡한 동작도 명확하게 구분해냈는데, 이는 다른 방식에서는 달성하기 어려운 결과였다.

연구팀은 걷기, 돌기, 일어서기, 내려오기 같은 대표적인 행동의 움직임 특징을 분석했다. 각 행동 그룹은 그에 맞는 특징을 명확히 보여줬다. 걷기는 이동 거리가 길고, 돌기는 머리와 몸통 사이 각도가 크고, 일어서기는 코 위치가 높았다. 이는 클로저가 의미 있는 행동 조각을 정밀하게 특성화할 수 있음을 증명한다.

수컷과 암컷, 우울증 행동 패턴 다르다… AI가 성별 차이 포착

연구팀은 쥐에게 4주 동안 스트레스를 주어 우울증과 비슷한 상태를 만들었다. 전통적인 검사로 확인한 결과, 수컷 쥐는 모든 검사에서 우울증 행동을 보였지만 암컷은 일부 검사에서만 변화가 나타났다. 같은 스트레스를 받아도 성별에 따라 반응이 다른 것이다.

클로저로 분석하니 더 명확한 차이가 드러났다. 스트레스 받은 수컷과 암컷은 행동 패턴이 확연히 달랐다. AI로 우울증을 진단했을 때 정확도가 높게 나왔으며, '어떤 행동을 하는가'보다 '행동이 어떻게 바뀌는가'가 더 중요한 단서였다. 수컷이 암컷보다 더 광범위한 행동 변화를 보였고, 대부분의 변화가 성별마다 달랐다.

항우울제마다 회복 패턴 달라… 약물 효과 정밀 분석 가능

연구팀은 클로저가 항우울제의 효과를 제대로 측정할 수 있는지 확인했다. 여러 종류의 항우울제를 투여한 결과, 전통적인 검사로는 약들을 구별하기 어려웠지만 클로저를 사용한 AI 분석은 훨씬 더 세밀하게 각 약물의 효과를 구별해냈다.

각 약물이 어떤 행동을 회복시키는지 분석한 결과, 약마다 효과가 달랐다. 일부 약은 스트레스로 변한 행동을 완전히 회복시킨 반면, 다른 약들은 부분적 효과만 보였다. 특히 성별로 나눠 분석하니 암컷에서 부작용이 더 뚜렷했다. 이는 남성과 여성이 같은 약에도 다르게 반응할 수 있다는 것을 보여준다.

3주 차가 고비… 단계별 행동 변화로 조기 발견 가능

클로저는 우울증과 비슷한 행동을 성별, 원인, 기간, 치료에 따라 세밀하게 분류할 수 있다. 특히 중요한 건 초기 단계부터 변화를 잡아낼 수 있다는 점이다. 스트레스 시작 1주 차부터 조기 발견이 가능했고, 3주 차에 증상이 가장 뚜렷하게 나타났다.

클로저를 더 널리 쓰려면 다양한 환경과 동물 종, 궁극적으로는 실제 우울증 환자에게서도 제대로 작동하는지 검증이 필요하다. 연구팀은 클로저가 스트레스와 관련된 움직임 특징을 명확히 잡아낸 만큼, 향후 인간 우울증 진단에도 활용될 가능성이 있다고 밝혔다.

FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. 클로저는 기존 우울증 진단 방법과 어떻게 다른가요?

A1. 클로저는 쥐가 평소처럼 움직이는 모습을 AI로 분석해 우울증을 진단합니다. 기존 방법은 꼬리를 매달거나 물에 빠뜨려 반응을 측정했지만, 클로저는 평범한 행동만으로 판별할 수 있어 더 정확하고 동물에게도 스트레스가 적습니다.

Q2. AI가 스스로 배운다는 게 무슨 뜻인가요?

A2. 보통 AI를 가르치려면 사람이 데이터마다 "이건 걷기", "이건 돌기" 같은 라벨을 붙여야 합니다. 하지만 클로저는 이런 라벨 없이도 비교와 대조를 통해 스스로 행동 패턴을 배웁니다. 이 방식은 주관적 판단이 들어가지 않고 시간도 절약됩니다.

Q3. 이 기술이 사람 우울증 치료에도 쓰일 수 있나요?

A3. 연구팀은 향후 사람에게 적용할 가능성을 제시했습니다. 웨어러블 기기나 영상 분석과 결합하면 환자의 일상 행동 변화를 포착해 조기 진단이나 치료 효과 확인에 활용할 수 있습니다. 다만 실제 임상 적용을 위해서는 추가 연구가 필요합니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 네이처에서 확인 가능하다.

논문명: AI-driven decoding of naturalistic behaviors enables tailored detection of depressive-like behavior in mice

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.

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