자살은 심각한 문제이다. 세계적으로 보면 매년 80만명의 사람들이 자신의 손으로 목숨을 끊고 있다고 하고, WHO에 따르면 자살은 2015년 세계 10~19세 청소년의 사망 원인으로 되는 자살, 유럽과 남아시아에서는 사망 원인 1위 또는 2위를 차지하고 있다고 한다.
자살 충돌을 품고있는 사람은 가족과 친구들에게도 말도없이 갑자기 실행하기 때문에 그것을 예측하는 것은 매우 어렵다고 여겨져왔다.
그러나 최근의 연구에 따르면, 뇌의 활동 패턴 중에 생물학적 사인이 숨겨져 있다는 것이 알려져 왔다. AI에 의한 뇌 영상 기술로, 자살 방지 대책이 될 수 있을지도 모른다한다.
- 뇌의 전기 활동에 나타나는 자살 경향의 유무를 확인
미국 카네기 멜론 대학의 신경 학자 마르셀 저스트 교수는, "최신 연구 성과는 자살 충동과 행동에 대한 개념의 변화를 특정" 하는것이라고 설명. 이것을 뇌와 마음을 들여다보는 창으로 사용, 자살의 우려가 있는 개인의 생각과 감정을 알아낼 수 있다는 것이다.
지금까지 저스트 교수 팀은, 뇌가 복잡한 사고를 처리하는 방법을 맵화 하는 컴퓨터 모델을 개발하여 왔지만, 이번에도 같은 기술을 이용하고 있다.
연구팀은 그 기술을 응용해, 슬픔, 수치심, 분노, 자존심 등 감정과 관련된 신경의 사인을 찾아, 뇌의 전기 활동에 나타나는 자살 경향의 유무의 확인을 시도했다.
- 91%의 정확도로 자살의 특정에 성공
실험에서는 34명의 젊은 성인들을 참여시키고, fMRI로 그 뇌를 조사했다. 참가자 중 17명에게는 자살 경향(그 반수가 이전에 자살을 시도한 경험이 있었다)이 있고, 나머지 17명은 대조군으로 참여한 건강한 사람들이다.
뇌를 측정할 때, 피험자에게는 자살에 관련한 10 단어(절망과 무기력 등), 긍정적 인 10개 단어(편하게 등), 부정적인 10개 단어(문제 등)이 제시되어 뇌의 활동과 감정 반응이 기록되었다. 이를 바탕으로 자살 경향이 있는 그룹과 대조군에서 가장 명확하게 차이가 나타나는 6개 단어(죽음, 잔인, 트러블, 편안함, 좋은, 칭찬)와 5개의 영역을 특정했다.
이 데이터를 바탕으로 기계 학습 알고리즘을 이용하여 각 과목을 분석 한 결과, 91%의 정확도로 각각 어느 그룹에 속해 있는지 정확하게 판정 할 수 있었다.(자살 성향 그룹은 17명중 15명, 대조군에서는 17명중 16명)
또한 자살 경향 그룹에 기계 학습을 진행시킨 결과, 과거 자살 시도 경력의 유무를 94%의 정확도로 판정 할 수 있었다.
연구팀에 따르면, 특히 "죽음", "무기력", "편하게"라는 단어에 대한 반응에서 가장 높은 정밀도를 얻을 수 있다고 한다. 앞으로 더 큰 그룹에서 실험을 수행하여 예측 정확도를 높이고 임상 현장에서 자살 위험이 있는 환자를 식별하는 도구로 이용될 수 있도록 팀은 기대하고 있다.
- 실용화하려면 여러가지 문제점도
그러나 이러한 의견에 대해서는 회의적인 시각도 있다. 실험에 참가한 인원이 적었던 것에 더해, 이러한 류의 테스트는 기술적인 단점이 있기 때문이다.
예를 들어, 유니버시티 칼리지 런던의 뇌 영상 기술 연구원 데릭 힐 씨는 원래 실험에서 사용된 뇌 이미징 장치는 고급 연구 기관에서만 사용할 수밖에 없으며, 대상이 협력하지 않으면 될 수 없다는 점을 지적한다. 따라서 가까운 장래, 정신 질환 환자에 일반적으로 사용되는 것은 생각하기 어려워 보인다.
하지만 한편으로, 뇌에 자살 패턴이 나타나는 점에 대해서는 어느 정도 받아들이기 쉬울지도 모른다.
토론토 대학의 신경 과학자 브레이크 리차드 씨는 "자살 할 위험이 있는지 여부를 알 생물학적 기초는 존재한다"고 말했다.
그의 말에 따르면, 마음의 움직임의 모든 측면에 그러한 생물학적 기초가있는 것은 확실한 것이라고 한다. 따라서 문제는 그러한 기초를 fMRI로 제대로 감지할 수 있는 신뢰성 테스트를 개발할 수 있을까하는 점에 있다고 한다.
이러한 문제에 대응하기 위해 이번 연구팀은 뇌파(EEG) 센서를 장착 한 피험자로부터 유사한 패턴을 감지하려고 시도하고 있다. 이쪽은 비싼 fMRI보다 훨씬 저렴하고 또한 휴대성이 훨씬 뛰어나다.
현시점에서는 그 효과에 대해 명확하다고 말할수는 없지만, 사회 문제가 되고있는 자살을 미연에 방지하는 것에 대해서는 중요한 연구임에 틀림없다.