딥러닝으로 뇌 신호를 해독하여 ADHD 식별

앞에 문이 세 개 있고 이 중에서 선택을 해야 합니다. 한 개의 문 뒤에는 새 차가 있고 다른 두 개의 문 뒤에는 염소가 있습니다. 선택한 문을 가리키면, 각 문의 뒤에 무엇이 있는지 아는 사람이 나머지 문 중 하나를 열어야 하며 문 뒤에는 염소가 있어야 합니다. 차는 선택한 문의 뒤에 있거나 나머지 닫힌 문의 뒤에 있습니다. 선택한 문을 변경하시겠습니까, 아니면 처음에 선택한 문을 고수하시겠습니까?

이는 몬티 홀 문제라는 유명한 수수께끼입니다. 이 복잡하고 어려운 문제를 풀기 위해 Álvaro López-Medrano는 계산 정신의학 분야에 대한 연구를 통해 의사가 ADHD(주의력결핍 과잉행동장애)를 진단하는 방법을 바꿀 수 있는 툴을 개발했습니다.

신경과학자, 신경학자, 정신과의, 심리학자 모두 ADHD와 같은 정신 장애의 행동 증상과 기저 신경 메커니즘을 연결하기 위해 노력하고 있습니다. 뇌과학자들은 정신의학 진단에서 추측을 배제할 수 있도록 신뢰할 수 있고 접근 가능한 생물지표를 찾고 있습니다. López-Medrano와 그의 스타트업 기업 Bitsphi는 장애의 고유 패턴을 포착하는 알고리즘으로 뇌 신호를 처리하여 ADHD 진단과 관련한 문제를 해결하고 있습니다.

인지 모델과 정보 이론

세 개의 문이 있고 올바른 문을 선택할 수 있는 두 번째 기회가 주어진다면 어떻게 해야 할까요? 바꾸는 것이 최선의 선택입니다. 바꾸는 경우에도 잘못된 문을 선택할 가능성은 항상 있습니다. 그렇지만 염소 두 마리와 자동차 한 대가 있는 상황에서는 처음에 염소를 선택할 가능성이 더 높습니다. 그러므로 다른 염소가 어디에 있는지 알고 문을 바꾼다면 자동차를 찾을 가능성이 더 높아집니다.

10년 전 거실에 앉아서 López-Medrano는 몬티 홀 문제의 답을 찾기 위해 고심했습니다. 전기 엔지니어였던 López-Medrano는 반직관적인 답과 씨름하며 뇌가 정보를 처리하고 의사결정을 내리는 방식에 대해 깊이 생각하기 시작했습니다. 이에 대해 탐구하면서 López-Medrano는 Google^® 학술 검색의 세계에 빠져들었습니다. 그는 몬티 홀 문제와 관련한 논문을 이리저리 훑어보다가 Shannon의 정보 이론에 기반한 인지 모델에 대한 논문을 발견했습니다.

이 이론은 송신자를 수신자와 연결하여 정보를 전송할 수 있게 해주는 통신 프레임워크를 소개합니다. 그러나 López-Medrano는 이 이론을 기반으로 하는 인지 모델 중에서 뇌가 정보를 처리하는 기본 방식인 하향식과 상향식의 차이를 납득이 가도록 설명하는 모델을 찾지 못했습니다. 하향식 처리에서 생각은 주의해야 하는 대상이나 다양한 상황에서 자극에 반응하는 방법과 같이, 환경을 인식하고 반응하는 방식에 영향을 미칩니다. 뇌는 감각 자극을 분석한 다음 상향식 처리를 통해 반응합니다. 이 문제에 대해 생각하면서 그는 인지에 대한 새로운 아이디어를 떠올리게 되었습니다.

영감을 얻은 López-Medrano는 확률과 정보 이론의 개념을 바탕으로 뇌가 정보를 처리하는 방식을 나타내는 인지 모델을 개발하겠다는 목표를 세웠습니다. 그는 수학적 인지 모델을 통해 뇌에서의 정보 흐름과 불확실함에서 확실함으로 전환되는 방법을 설명하고자 했습니다.

그는 자신의 모델을 Complutense University of Madrid의 인지 신경과학 교수이자 Center for Cognitive and Computational Neuroscience의 소장 Fernando Maestú에게 가져갔습니다. Maestú는 신경 및 정신 장애의 생물지표를 발견하기 위해 뇌의 전기 생리학적 활동을 연구하고 있습니다.

Maestú는 이 모델을 살펴보고 자신의 연구에 대한 새로운 접근법으로 활용할 수 있을 것이라고 판단했습니다. 그는 López-Medrano에게 이 모델을 사용하여 인지 장애를 진단하는 데 도움이 될 수 있을 것이라고 말했습니다. 또한, 객관적인 진단 툴이 필요한 흔한 장애인 ADHD부터 시작하는 것이 좋을 것이라고 말했습니다. 전 세계적으로 8,400만 명 이상의 사람들이 ADHD를 앓고 있습니다.