(Credit: Skolkovo Institute of Science and Technology)
뇌 MRI와 인공지능을 이용해서 청소년의 지능 발달을 예측할 수 있다는 연구 결과가 발표됐습니다. 이 연구는 2013년 미 국립의료원 (US National Institutes of Health (NIH))이 주관한 청소년 뇌 인지 발달Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD, abcdstudy.org/) 연구의 일부입니다.
당시 NIH는 9-10세 소아 11000명의 뇌 MRI 이미지 (fMRI 포함)을 연구 목적으로 공개하고 연구 집단의 지능 발달을 포함한 여러 가지 특징을 추적 관찰했습니다. 그리고 관련 연구 결과를 가지고 예측 정확도를 경쟁하는 테스트를 진행했습니다. CDISE 스톨테크 센터 (Skoltech Center for Computational and Data-Intensive Science and Engineering (CDISE))의 연구팀은 선천적인 뇌 기능의 영향을 많이 받는 유동 지능 (fluid intelligence)을 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발했습니다.
연구팀이 개발한 3D CNN 알고리즘은 성별, 나이, 뇌 크기 및 MRI 스캐너 종류에 상관없이 높은 예측도를 보여줬습니다. (MSE 92.838) 이 기술을 이용하면 특정 뇌기능이 우수하거나 혹은 평균보다 못할 가능성이 높은 대상을 선별할 수 있을 것입니다.
좋게 이용되면 앞으로 장애를 지닐 가능성이 있는 대상자를 돕거나 혹은 우수한 성적을 보일 수 있는 학생을 구분하는데 사용될 수 있겠지만, 다른 한편으로 악용될 소지도 있지 않을까 생각합니다. 특히 지능 발달을 예측하는 MRI라고 하면 학업 성적에 목을 메는 국내 환경에서는 좋게만 사용되지 않을 것 같은 걱정이 듭니다. 다만 아직은 개발 중인 기술이라 미래를 좀 더 지켜봐야 할 것입니다.
참고
Marina Pominova et al, Ensemble of 3D CNN Regressors with Data Fusion for Fluid Intelligence Prediction, Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction (2019). DOI: 10.1007/978-3-030-31901-4_19
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