[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,69 +2,124 @@
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id: wiki-2026-0508-neurodevelopmental-disorders
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title: Neurodevelopmental Disorders
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-NDIS-001]
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aliases: [Neurodevelopmental Disorders, ADHD, ASD, Dyslexia, NDD]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [auto-reinforced, brain-development, mental-health]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [neuroscience, psychiatry, adhd, autism, dyslexia, dsm5, ai-screening]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack: { language: python, framework: pytorch-scikit-learn }
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# [[Neurodevelopmental Disorders|Neurodevelopmental Disorders]]
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# Neurodevelopmental Disorders
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "뇌 발달의 타이밍과 네트워크 형성 과정에서의 비전형성이 빚어낸 인지·행동의 독특한 변주곡: 장애가 아닌 '다른 방식의 배선'으로 이해하는 신경다양성으로의 전환."
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## 매 한 줄
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- 신경발달장애(ADHD, ASD, dyslexia)는 DSM-5 기준 발달 초기 발현·지속적 기능 손상이며, AI는 조기 선별·개인화 중재를 보강한다.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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신경발달 장애(Neurodevelopmental Disorders)는 성장기 초기부터 나타나는 뇌의 구조적, 기능적 발달 차이로 인해 인지, 사회성, 학업 및 일상 기능에 영향을 미치는 장애군을 총칭합니다.
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## 매 핵심
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- **DSM-5-TR 분류**: ADHD(주의력결핍/과잉행동), ASD(사회적 의사소통 + 제한 반복 행동), Specific Learning Disorder(dyslexia/dyscalculia/dysgraphia), Intellectual Disability, Communication Disorders, Motor Disorders.
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- **신경생물**: prefrontal-striatal dopamine 회로(ADHD), cortical underconnectivity & social brain network 이상(ASD), left occipito-temporal "visual word form area" 저활성(dyslexia).
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- **유전·환경**: heritability ADHD 0.7–0.8, ASD 0.8 이상, dyslexia 0.5–0.7. CNV(16p11.2), SHANK3, FOXP2 등.
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- **개입**: 행동 중재(ABA, CBT), 약물(methylphenidate, amphetamine, atomoxetine; ASD에 risperidone/aripiprazole 보조), 학습 중재(Orton-Gillingham).
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- **AI 활용**: eye-tracking + ML로 ASD 12–18개월 조기 선별, 음성/언어 분석으로 dyslexia risk score, EEG/fMRI 기반 ADHD 분류.
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1. **대표적 장애군 (DSM-5 기준)**:
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* **지적 장애 (ID)**: 적응 능력 및 전반적 지능의 저하.
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* **자폐 스펙트럼 장애 (ASD)**: 사회적 상호작용의 어려움과 제한적·반복적 관심사.
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* **주의력결핍 과잉행동장애 (ADHD)**: 주의 집중력 부족, 과잉 행동 및 충동 조절의 어려움.
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* **학습 장애 (Specific Learning Disorder)**: 특정 영역(읽기, 쓰기, 수학 등)의 학습 기능 저하.
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2. **신경생물학적 원인**:
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* **Synaptic Pruning**: 뇌 발달 중 불필요한 시냅스를 제거하는 과정의 이상 (ASD의 경우 가지치기 부족으로 인한 '노이즈' 발생 가설).
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* **Connectivity Balance**: 원거리 네트워크(Global)와 근거리 네트워크(Local) 간의 연결성 불균형.
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3. **조기 개입의 중요성**:
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* 뇌의 가소성(Plasticity)이 가장 높은 시기에 적절한 환경 자극과 교육을 제공하여 기능적 결손을 최소화하고 강점을 극대화함.
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## 💻 패턴
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```python
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# ADHD risk score from CPT (Continuous Performance Task) features
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import numpy as np
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from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
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from sklearn.model_selection import cross_val_score
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 '완치해야 할 질병'으로 접근했으나, 현대 심리학은 '신경다양성(Neurodiversity)' 모델을 채택하여 사회적 장벽 제거와 환경 조정을 더 중시함.
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- **정책 변화(RL Update)**: ADHD를 단순히 '절제 부족'이 아닌 '보상 지연 할인(Temporal Discounting)의 극대화'로 보는RL 모델이 정립되며, 처벌보다는 즉각적인 정적 강화를 활용하는 중재 전략으로 정책이 변화 중임.
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# features: omission_errors, commission_errors, rt_mean, rt_std, post_error_slowing
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X = np.load("cpt_features.npy") # (n_subjects, 5)
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y = np.load("dsm5_adhd_label.npy") # 0/1, clinician-rated
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related**: [[Neuroplasticity|Neuroplasticity]], Executive Function, Cognitive Remediation, Social Cognition, Inhibitory Control
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- **Modern Tech/Tools**: Applied [[Behavior|Behavior]] [[Analysis|Analysis]] (ABA), CBT, Neurofeedback, Stimulants.
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clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=200, max_depth=3, random_state=0)
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scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring="roc_auc")
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print(f"ADHD ROC-AUC: {scores.mean():.3f} ± {scores.std():.3f}")
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```
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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```python
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# ASD early screening: eye-tracking gaze entropy
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import numpy as np
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from scipy.stats import entropy
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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def gaze_entropy(fixations_xy, grid=(8, 8)):
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H, _, _ = np.histogram2d(fixations_xy[:, 0], fixations_xy[:, 1], bins=grid)
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p = H.flatten() / H.sum()
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return entropy(p[p > 0])
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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# ASD 유아: social-scene 응시 시 gaze entropy 낮음(얼굴 회피)
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ent = gaze_entropy(fixations_xy)
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flag_high_risk = ent < 2.5 # threshold from validated study
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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```python
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# Dyslexia: phonological awareness from speech features
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import librosa, numpy as np
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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def phon_features(wav_path):
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y, sr = librosa.load(wav_path, sr=16000)
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mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13).mean(axis=1)
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rate = len(librosa.effects.split(y, top_db=30)) / (len(y) / sr)
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return np.concatenate([mfcc, [rate]])
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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```python
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# fMRI ROI features for ASD classification (ABIDE-style)
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import nilearn.datasets as nd
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from nilearn.connectome import ConnectivityMeasure
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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correlation = ConnectivityMeasure(kind="correlation", vectorize=True)
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fc = correlation.fit_transform(timeseries_list) # (n_subj, n_features)
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# downstream: SVM or shallow MLP, AUC ~0.65–0.75 typical
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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```python
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# Methylphenidate dose titration: simple PK model
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def mph_concentration(dose_mg, t_hr, ka=1.5, ke=0.3, vd=4.0):
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import numpy as np
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return (dose_mg * ka) / (vd * (ka - ke)) * (np.exp(-ke * t_hr) - np.exp(-ka * t_hr))
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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```python
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# DSM-5 ADHD criterion checker (≥6 of 9 inattention OR hyperactivity-impulsivity)
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def adhd_dsm5(symptoms_inatt: list[bool], symptoms_hyper: list[bool], age: int):
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threshold = 6 if age < 17 else 5
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inatt = sum(symptoms_inatt) >= threshold
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hyper = sum(symptoms_hyper) >= threshold
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return inatt or hyper
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```
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## 매 결정 기준
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- **ASD 조기 선별**: 18–24개월 M-CHAT-R + eye-tracking 보조 → 양성 시 ADOS-2.
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- **ADHD 약물 선택**: 자극제 1차(methylphenidate/amphetamine), 비자극제(atomoxetine, guanfacine) 부작용·동반질환 시.
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- **Dyslexia 진단**: IQ 정상이면서 reading achievement < 1.5 SD, phonological deficit 확인.
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- **AI 도구 사용 한계**: screening 보조용. 단독 진단 도구로 사용 금지(FDA/PMDA 승인 외).
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## 🔗 Graph
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- 관련: [[Neuroplasticity]], [[Neurorehabilitation-Post-Stroke]], [[Neuropharmacology-Substance-Use]], [[fMRI-Analysis]], [[EEG-Signal-Processing]]
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- 도구: [[scikit-learn]], [[nilearn]], [[ABIDE-dataset]]
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## 🤖 LLM 활용
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- DSM-5 기준 충족 여부 점검(증상 리스트 → 조건 매칭).
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- 부모 면담 transcript에서 ADHD 행동 빈도 추출(zero-shot classifier).
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- 임상의의 진단 대체 금지: 보조 요약·문헌 검색에 한정.
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## ❌ 안티패턴
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- 단일 EEG/fMRI feature로 진단 라벨 출력(false positive 다발).
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- 약물 권고를 LLM이 직접 생성(처방권 위반).
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- AI screening 양성을 부모에게 "확진"으로 전달.
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## 🧪 검증
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- 진단 도구: M-CHAT-R(ASD), Conners-3(ADHD), CTOPP-2(dyslexia)와의 일치도(κ ≥ 0.6).
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- 약물 반응: 4–6주 follow-up Conners 점수 ≥ 25% 감소.
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-08 Phase 1: 초안 자동 생성.
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- 2026-05-10 Manual cleanup: 본문 보강(150–250 lines), 코드 패턴 6, DSM-5-TR 반영, AI 한계 명시.
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Reference in New Issue
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