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눈의 망막(망막 영상 분석)을 통해 ADHD 진단하거나 예측
본 기술은 망막 영상을 활용하여 ADHD(주의력결핍 과잉행동장애)를 조기에 진단하고 예측하는
비침습적 인공지능 기반 솔루션입니다. 망막은 중추신경계의 연장선으로, ADHD 환자의 뇌 기능
이상이 시각신경과 망막에 반영될 수 있다는 점에 착안한 기술입니다.
1. 기술 개요
- 망막은 뇌의 일부로 간주될 정도로 신경학적 정보를 많이 담고 있음.
- ADHD는 주의력 조절, 실행 기능, 감정 조절과 관련된 뇌 기능 장애로, 망막에도 그 징후가 나타남
- 망막 영상을 통해 혈관 구조, 신경층 두께, 시신경 유두 형태 등을 분석함으로써 ADHD의 생물학적 지표를 탐지
2. 개발 배경
- ADHD 조기 진단의 어려움: 현재 ADHD 진단은 문진, 행동 관찰, 설문 등이 주로 사용되며 객관성이 부족함.
- 망막과 신경계의 연결성: 망막은 뇌에서 기원한 신경조직으로, 신경학적 이상이 반영될 수 있음.
- AI 영상 분석 기술의 발전: 망막 영상을 활용한 치매, 파킨슨병, 자폐증 조기 진단 연구가 활발함.
3. 핵심 기술 요소
망막 영상 획득 | 비침습적 촬영 (OCT 또는 Fundus Camera) |
AI 분석 모델 | CNN 기반의 특징 추출 및 ADHD 분류 |
바이오마커 | RNFL(망막 신경섬유층) 두께, 시신경 디스크, 혈관 굴곡도 등 |
진단 결과 | ADHD 의심 여부, 정량 점수, 주요 분석 지점 시각화 |
4. 기술 개발 사례
- 이스라엘/미국 연구진: OCT 기반 뇌질환 조기진단 연구 진행 중 (ADHD 포함).
- 국내 대학병원/스타트업: ADHD 및 자폐스펙트럼장애(ASD) 조기 진단을 위한 망막 AI 분석 솔루션 개발 시도.
5. 기술의 장점
- 비침습적이며 빠르고 반복적인 검사 가능.
- 어린이 대상 검사에 적합함 (MRI보다 부담이 적음).
- 향후 정신질환 조기 스크리닝 도구로 확장 가능.
6. 도전 과제
- ADHD의 망막 생체지표에 대한 과학적 근거 확립.
- 대규모 학습 데이터 확보와 윤리적 이슈 해결.
- 정확도 향상 및 진단 보조도구로서의 법적 인가

..AI 기술로 모두가 건강한 세상이 빨리 오길 바래봅니다..
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