이 연구는 블랙 독 연구소와 협력하여 수행되었으며, 마음챙김, 수면, 식단 및 운동 프로그램을 포함한 네 가지 개입을 권장함.
AI 데이터는 스마트폰 앱에서 수집됨. 참가자들은 나이와 문화적 배경과 같은 일반 정보와 우울증, 불안 및 스트레스 수준을 포함한 설문지를 작성함. "AI는 이 정보를 보고 통계적 지식을 바탕으로 숫자를 계산하여 개입을 제안할 것"이라고 구프타 교수는 말함.
학생은 두 주 후에 동일한 설문지를 다시 작성함. "이 비교 설문조사를 통해 스트레스 수준이 감소했는지 증가했는지 알 수 있음"이라고 설명함.
"이 데이터는 다시 AI에 의해 수집되고, AI 알고리즘은 그 이해를 업데이트하므로 새로운 사람들이 설문을 완료할 때 점점 더 정확한 개입을 받을 수 있음."
구프타 교수는 미래에 AI가 더 복잡한 정신 건강 문제를 식별하는 데 중요한 역할을 할 수 있기를 바라며, 행동 정보(예: 움직임 및 스마트폰 사용)를 포함한 더 많은 데이터를 수집하여 인지 행동 치료(CBT)와 같은 치료법을 추천할 수 있기를 희망함.
한편, 디킨 대학교 응용 인공지능 연구소의 AI, 건강 및 과학 책임자인 트루옌 트란 교수는 뇌성마비 아기들의 조기 진단을 개선하기 위한 AI 도구 개발 프로젝트를 이끌고 있음.
"9주에서 16주 사이의 유아의 움직임은 훈련되지 않은 눈에는 꽤 무작위로 보이며, 바로 그 지점에서 머신러닝이 작용함. 우리는 미래의 장애를 나타내는 특정 패턴을 감지할 수 있음"이라고 트란 교수는 설명함.
"지금까지 뇌성마비 연합 및 호주 전역의 병원과 협력하여 수천 개의 아기 비디오 클립을 수집하고 분석함. 알고리즘은 이러한 비디오에 주석을 제공한 전문가들로부터 학습하고, 이후 알고리즘은 미래에 뇌성마비가 발생할 가능성이 높은 움직임을 감지하는 방법을 학습함."
현재 뇌성마비는 부모가 아기가 기거나 걷기 시작할 때 비정상적인 움직임을 발견할 때 주로 진단됨. "아기가 나이가 들수록 개입의 효과는 떨어짐"이라고 트란 교수는 말함.
9주에서 16주 사이의 조기 진단은 아기의 전망을 크게 개선할 수 있음. "10주 또는 20주와 같은 조기 개입은 효과적이며 나중에 장애의 영향을 줄임"이라고 주장함.
스마트폰으로 접근할 수 있는 기술은 뇌성마비 선별 검사를 대부분의 사람들에게 접근 가능하게 만들 것임. "현재 저소득 국가에서는 이러한 조기 선별이 정말로 부족함"이라고 트란 교수는 말함. 미래에는 비디오 클립이 모바일 폰으로 기록되고 AI 알고리즘이 실시간으로 결과를 분석하여 부모에게 결과를 알리고 필요시 전문 임상 의사에게 의뢰할 것임.
"이 연구의 전 세계적인 노력은 AI 솔루션을 개발하여 전 세계 모든 가족이 접근할 수 있도록 하는 것임. 대부분의 사람들은 이제 스마트폰을 가지고 있으므로, 스마트 AI 솔루션이 향후 몇 년 내에 제공되면 전 세계 모든 유아가 이 조기 선별에 접근할 수 있을 것임."
의료 서비스에 대한 이러한 흥미로운 발전이 이미 이루어지고 있으며, 이는 시작에 불과함.
