성균관대학교 삼성서울병원 정신건강의학과 최정석 교수팀과 서울대학교 심리학과 안우영 교수팀은 게임 중독(인터넷 게임 장애)과 알코올 중독(알코올 사용 장애) 간의 심리학적 그리고 신경생리학적 공통점과 차이점을 인공지능(AI) 분석을 통해 규명하였다. 본 연구는 국제학술지 Comprehensive Psychiatry에 게재되었으며 이지윤 연구원(제1저자, 서울대학교 헬스케어융합학과), 송명섭 연구원(공동 제1저자, 서울대학교 심리학과) 등이 참여하였다.

물질 중독은 신체에 직접 영향을 주는 물질을 반복적으로 사용하게 되는, 대표적으로 알코올이나 약물 중독이 이에 해당한다. 최근에는 도박, 게임, 쇼핑처럼 특정 행동에 지나치게 몰두하는 '행위 중독' 역시 새로운 중독 유형으로 주목받고 있다. 중독이 되는 물질과 행동은 다양할 수 있으나, 증상, 질환의 진행, 유전 기제, 뇌기능 이상 등에서 두 중독은 비슷하다는 연구들이 보고되고 있다. 이러한 유사성을 바탕으로 세계보건기구(WHO)가 발간하는 국제 질병 분류 11차 개정판(ICD-11)에 행위 중독이 ‘중독 행동장애’ (disorders due to addictive behaviors)이 포함되었고, 2018년 도박 및 게임 중독을 공식 질환으로 인정하였다. 그러나 행동 중독에 대한 신경학적 근거는 아직 충분하지 않으며, 과연 물질 중독과 동일한 수준의 뇌 질환으로 볼 수 있는지에 대해서는 여전히 논쟁이 있다. 따라서 행위 중독의 신경 매커니즘을 규명하여 기존의 물질 중독과 어떤 유사점과 차이점이 있는지 이해할 필요가 있다.

우리나라에서 흔하게 나타나는 행위 중독은 바로 게임 중독이다. 게임 중독은 인터넷, 게임을 지속적으로 과도하게 사용하는 질환으로 정신질환 진단 및 통계 매뉴얼 5판(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5)에서는 추가 연구가 필요한 진단 상태로 포함하고 있다. 기존 연구에서는 인터넷 게임 장애가 우울, 불안, 충동성과 같은 심리 증상이 알코올 중독과 유사한 양상을 보인다는 결과가 있었다. 하지만, 뇌에서 유사한 점과 상이한 점을 보이는 구체적인 작동 메커니즘은 아직 충분히 규명되지 않았다. 따라서, 본 연구는 인터넷 게임 중독과 알코올 중독 간의 신경생리학적 및 심리적 특성 비교를 멀티모달 머신러닝 기법을 통해 분석하는 것을 목표로 한다.

연구팀은 눈을 감은 안정 상태에서 뇌의 전기적인 신호를 측정한 휴지기 뇌파 (EEG)와 심리검사를 결합한 멀티모달 데이터를 활용해 두 질환의 심리적, 신경생리학적 수준을 AI로 분석하였다. 67명의 인터넷 게임 중독군, 58명의 알코올 중독군, 66명의 정상인 총 191명의 뇌파 및 심리 데이터를 분석하였다. 뇌파 데이터에서 채널 기반 (sensor-level)의 연결성, 뇌 영역 기반의 (source-level) 연결성 지표를 추출하였고, 우울, 불안, 충동성, 지능지수 등을 포함한 심리척도를 함께 분석하였다. 인공지능 분석에는 L1-norm 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트의 머신러닝 알고리즘을 사용했다. 인터넷 게임 중독과 알코올 중독을 감별하기 위해 뇌파 데이터만을 사용한 모델, 심리 데이터만을 사용한 모델 그리고 두 데이터를 결합한 멀티모달 모델 간의 성능 차이를 비교하였다.

그림 1. 본 연구의 멀티모달 분석 도식도.

인터넷 게임 중독과 알코올 중독을 감별할 때 정확도는 뇌파와 심리 데이터를 함께 사용한 멀티모달 L1-norm 로지스틱 회귀 모델이 정확도 71.2%로 다른 모델보다 높은 성능을 기록하였다. 인터넷 게임 중독과 알코올 중독은 델타 및 베타 주파수의 오른쪽 안와 전두피질, 전전두피질, 측두엽, 대상피질, 등에서의 연결성에서 차이가 나타났음을 알 수 있었다. 이는 보상 처리 및 인지 조절과 관련된 뇌 영역의 비정상적 연결 패턴을 시사한다. 반면, 우울, 불안, 충동성과 같은 심리 지표는 두 중독 집단 간 큰 차이를 보이지 않아, 두 질환이 유사한 심리적 양상을 공유하지만 신경생리학적으로는 구별된다는 사실을 규명하였다.

그림 2. 베타 계수를 기반으로 인터넷 게임 중독과 알코올 중독 간 주요 특징 중요도 비교.

이번 연구는 비침습적이고 경제적인 뇌파와 심리 데이터를 기반으로 행위 중독과 물질 중독을 비교한 최초의 연구이다. 향후 중독 질환의 조기 진단, 맞춤형 치료 및 디지털 치료제 개발에 기여할 수 있는 기술적 기반을 제시하였다. 또한, 뇌파와 심리 데이터를 통합한 멀티모달 머신러닝 분석은 높은 성능을 기록하며 다양한 정신질환의 진단 및 예후 예측 모델 개발에도 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.