자살 리스크를 뇌 스캔 이미지와 AI 조합으로 판정하는 연구가 진행중

자살 리스크를 뇌 스캔 이미지와 AI 조합으로 판정하는 연구가 진행중

사람이 머리 속에서 생각하는 것은 밖에서는 볼 수 없고, 만일 상대가 「자살」에 대해서 생각하고 있었다고 한들 그것을 아는 것은 어렵습니다. 그런 과제를 해결하도록, 뇌 활동을 시각화하는 fMRI와 AI에 의한 화상인식기술을 조합시키는 것으로 「자살 리스크」 특정에 도움이 되는 연구가 진행중입니다.

미국 카네기멜론대학교와 피츠버그대학교 연구팀은, 최선단 기술을 이용하기 위해서 미국 국립정신위생연구소(NIMH)에서 조성금 380만달러를 받아서, 임상의가 자살 징후를 가지는 대상을 발견하고, 처치를 가능하게 하기 위한 기술 연구에 열을 올리고 있습니다.

연구팀이 착안한 것은, 「사람이 자살에 관련되는 것이나 감정적인 개념을 생각하고 있을 때에 생기는 뇌의 활성화 패턴 차이」라고 하는 점입니다. 자살 경향이 있는 사람과 없는 사람은 「death(죽음)」이나 「cruelty(잔혹감)」 「trouble(문제)」 「carefree(걱정이 없다)」 「good (좋다)」 「praise(칭찬)」등의 말을 발했을 때에 머리 속이 활성화하는 부위의 패턴에 차이가 존재해서, 그것을 fMRI로 측정하고, 기계학습을 사용해서 자살 리스크를 판정한다고 합니다.

이 연구는 아직 초기 단계입니다만, 기계학습 알고리즘(Gaussian Naive Bayes)을 이용해서 자살 리스크가 있는 사람을 정밀도 91%로 판정하는 것에 성공하는등, 양호한 결과가 나왔습니다.

연구에 종사하는 피츠버그대학교 데이빗 브렌트 교수는, 「최초의 연구는 비교적 소규모로, 자살 경향이 없는 피험자는 없고, 게다가 어떤 1시점에 있어서의 상황을 조사하는 횡단적인 것이었습니다」라고 진술했습니다만, 앞으로의 전망에 대해서도 「이 연구는 더 규모를 확대하고, 신경신호 변동이 자살 경향 변동에 관련되는 것인지를 확인하기 위한 순서를 되풀이하는 것으로, 장래적인 자살 리스크를 예측할 수 있는지 확인을 합니다. 게다가, 주변적인 계측을 하는 수법의 개발과 측정을 하는 것으로, fMRI를 채용할 일 없이 측정할 수 있는 방법을 개발할겁니다」라고 말했습니다.

이 수법이 확립되면, 지금은 피험자 자기보고에 의지하는 자살 리스크 판정을 보다객관적인 방법으로 하는 것을 가능해진다고 보여지고 있습니다. 또 동시에, 자살 리스크가 있는 사람이 「죽음」이라고 하는 것에 대해서 어떻게 생각하는지를 밝히는 것으로, 심리요법을 보다정확하게 인도하기 위해서 활용되는 것이 기대되고 있습니다.