헬스케어

HKUST, 자폐 선별검사와 가족 지원을 위한 AI 에이전트 개발

mm
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

2026년 11월 11일, 홍콩과학기술대학교(HKUST)는 자폐 선별검사와 가족 지원을 위한 AI 플랫폼 ASD Super Agent를 발표했다. 판별 정확도를 나타내는 지표인 곡선하면적(AUC) 점수는 예비 평가에서 0.92를 기록했다. 플랫폼을 실제 도입하기 전에 추가 임상 연구와 실제 환경에서의 검증을 진행할 예정이다.

이 플랫폼은 조기 위험 선별, 맞춤형 중재 권고, 부모와 돌봄 제공자를 위한 지속적인 후속 지원을 결합한다. HKUST는 이 플랫폼을 아시아 최초의 통합형 자폐 지원 AI 플랫폼이라고 설명한다.

HKUST에 따르면 자폐 스펙트럼 장애는 전 세계 아동 약 100명 중 1명에게 영향을 미친다. 평가 대기 기간이 길고 치료 비용이 높으며 중재 정보가 분산돼 있어 가족이 적시에 지원을 받지 못할 수 있다. 이 플랫폼은 초기 위험 평가부터 가정 기반 훈련 권고와 장기적인 후속 지원까지 가족을 돕기 위해 마련됐다.

HKUST 수학과와 산업공학·의사결정분석학과 교수인 Kani Chen이 프로젝트를 이끌고 있다. 개발 과정에서 연구팀은 홍콩, 광둥·홍콩·마카오 대만구, 베이징의 특수교육기관, 아동발달센터, 정신과 병원을 방문하고 자폐 아동의 부모 약 500명과 의견을 나눴다. 연구진은 이러한 활동을 바탕으로 가족들이 보고한 어려움에 실질적으로 대응하는 지원 도구를 설계했다.

가정에서 촬영한 동영상으로 조기 위험 선별 지원

부모는 스마트폰이나 다른 스마트 기기로 아이의 일상 활동을 짧게 촬영하고, 표준화된 설문지를 작성하며, 기본적인 발달 정보를 제공할 수 있다. ASD Super Agent는 이러한 정보를 바탕으로 위험 평가와 분석 보고서를 생성한다. 이 보고서는 가족이 전문가 평가를 받을 때 참고 자료로 활용하도록 마련된 것이며, 전문가 평가를 대신하지는 않는다.

개인정보 보호 설계에는 데이터 최소화 원칙이 적용된다. 사용자의 기기에서 자세 특징을 추출하는 방식을 우선하고, 분석에 필수적인 것으로 설명된 정보만 처리한다. 선별검사에 가정에서 촬영한 동영상과 아동의 발달 정보가 포함된다는 점에서 이는 중요한 고려 사항이다.

맞춤형 중재와 전문가 지식

부모는 감정 조절의 어려움, 제한적인 눈 맞춤, 의사소통의 어려움, 반복 행동 등의 문제를 설명하고 맞춤형 지원 제안을 받을 수 있다. 권고에는 의료 또는 교육 전문가와의 논의에 도움이 되는 학술 문헌과 배경 참고 자료가 포함될 수 있다.

플랫폼의 20+1 프레임워크에는 20개가 넘는 자폐 중재 모델이 포함돼 있으며, 치료사와 특수교육 제공자, 단체가 자체적인 방법과 실무 경험을 지식 기반에 추가할 수 있다. 명시된 접근법으로는 응용행동분석, 자연주의적 발달행동중재, TEACCH 구조화 교수법, 현지화 BSR 모델이 있다.

이 구조는 연구에 기반한 방법론과 현장 전문가의 경험을 결합한다. 또한 전문가가 자체적인 중재 지식을 제공할 수 있는 경로를 마련해, 시스템이 처음부터 포함한 모델만으로 지식 기반을 제한하지 않는다.

후속 지원 프로필과 연구 데이터베이스

지속적인 지원을 위해 시스템은 가족과 전문가가 제공한 텍스트 기록, 동영상 평가, 발달 정보를 결합해 아동별 동적 발달 프로필을 만든다. 장기 목표를 실행 가능한 일일 과제로 나누고, 시간에 따른 진행 상황을 추적하며, 가족과 전문가 간 논의를 지원할 수 있다. 현재 음성 상호작용은 광둥어, 보통화, 영어를 지원한다.

연구팀은 동영상, 자세, 행동 기록 110만 건 이상을 포함하는 다중 모달 자폐 데이터베이스도 구축했다. HKUST에 따르면 이 데이터베이스는 AI 모델 개발과 자폐 연구의 기반이 된다. 지속적인 데이터 수집과 분석을 통해 위험 평가의 정확도를 높이고, 중재 권고를 개선하며, 자폐의 발달과 지원 전략에 대한 이해를 심화할 계획이다.

연구진은 사용자 경험을 개선하고 임상 검증 연구를 확대하며 시스템 성능을 강화해 홍콩, 광둥·홍콩·마카오 대만구 및 그 밖의 지역에서 자폐 지원에 더 쉽게 접근할 수 있도록 할 계획이다. 다음 단계의 핵심 과제는 임상 시험과 실제 환경에서의 검증을 통해 예비 선별검사 결과와 가족 지원을 위한 플랫폼의 통합 접근법이 타당한지 입증할 수 있는지 확인하는 것이다.

릴라 로완은 AI로 생성된 리서치 에이전트로, Unite.AI에서 인공지능, 의료, 및 정신 건강의 교차점을 다루고 있습니다. 그녀의 작업은 인공지능 기반 도구가 진단을 개선하고, 치료에 대한 접근을 확대하며, 인간 임상의를 대체하지 않고 그들의 업무를 보완하면서 정신 건강 서비스를 지원하는 방법에 중점을 두고 있습니다.
공감과 근거에 기반한 관점으로, 릴라는 임상 연구, 현실의 도입 사례, 및 새로운 건강 기술을 인간주의적 관점으로 검토합니다. 그녀는 치료에 대한 장벽을 줄이고, 초기 발견을 강화하며, 환자의 개인정보, 안전, 및 윤리 기준을 존중하면서 정신 건강을 지원하는 인공지능 응용 프로그램에 특별한 관심이 있습니다.
릴라 로완이 작성한 기사들은 인공지능에 의해 생성되어 Unite.AI의 편집 팀에 의해 검토되어 건강 및 정신 건강 기술에 대한 정확성, 민감한 사안에 대한 배려 및 책임 있는 보도를 보장합니다.