[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,67 +2,155 @@
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id: wiki-2026-0508-neuropsychiatric-disorders
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title: Neuropsychiatric 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-NPSY-001]
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aliases: [Mental Disorders, Psychiatric Disorders, 신경정신질환]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [auto-reinforced, psychiatry, Neuropsychology, brain-disorders]
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confidence_score: 0.88
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verification_status: applied
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tags: [neuropsychiatry, depression, schizophrenia, anxiety, dsm-5, ai-screening, mental-health]
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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/huggingface }
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# [[Neuropsychiatric Disorders|Neuropsychiatric Disorders]]
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# Neuropsychiatric Disorders
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "마음의 병은 뇌 회로의 고장: 우울, 불안, 조현병 등의 증상을 뇌의 기능적 연결성(Connectivity)과 신경전달물질의 불균형 관점에서 분석하고 치료하는 의학적 통합 모델."
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뇌의 신경생물학적 이상이 인지/정서/행동에 미치는 영향. DSM-5-TR 분류 기반, AI 보조 스크리닝/모니터링이 2025년 임상 진입.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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신경정신 질환(Neuropsychiatric Disorders)은 신경계 질환(Neurology)과 정신 질환(Psychiatry)의 경계를 허물고, 인지/정서 장애의 생물학적 근거를 탐구합니다.
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## 핵심
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1. **주요 질환 및 관련 회로**:
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* **조현병 (Schizophrenia)**: 도파민 과잉 및 전두엽-측두엽 연결 이상. 인지적 필터링 실패.
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* **우울 장애 (Depression)**: 세로토닌/노르에피네프린 시스템 및 디폴트 모드 네트워크(DMN)의 과활성화.
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* **불안 장애 ([[Anxiety|Anxiety]])**: 편도체(Amygdala)의 과잉 반응과 전전두엽의 하향식 조절 실패.
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2. **계산 신경정신학 (Computational Psychiatry)**:
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* 환자의 행동 데이터를 RL 모델로 분석하여, 보상 학습이나 위험 회피 알고리즘 중 어느 부분이 고장 났는지 수치화하여 진단.
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3. **치료의 혁신**:
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* 약물 치료를 넘어, 특정 뇌 부위를 전기/자기적으로 자극하는 뇌 조절술(Neuromodulation) 도입.
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### 주요 질환 (DSM-5-TR)
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- **Major Depressive Disorder (MDD)**: 2주 이상 우울 + anhedonia + 5/9 기준. 평생유병률 ~16%.
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- **Schizophrenia**: positive (망상/환각) + negative (정서둔마) + cognitive 증상. 6개월+ 지속.
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- **Anxiety Disorders**: GAD, panic, social anxiety, phobia. 가장 흔한 정신질환군.
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- **Bipolar I/II**: manic/hypomanic + depressive episode 교대.
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- **OCD**: obsession + compulsion (DSM-5에서 anxiety로부터 분리).
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- **PTSD**: 외상 후 4주+ 지속, intrusion/avoidance/arousal/cognition.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 '화학적 불균형(Chemical Imbalance)'이 유일한 원인으로 꼽혔으나, 최근에는 뇌의 '기능적 네트워크(Connectome)' 상의 정보 흐름 문제가 더 본질적 원인으로 지목됨.
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- **정책 변화(RL Update)**: 증상 위주의 분류(DSM-5)에서 벗어나, 생물학적 기전 위주의 분류(RDoC 프로젝트)로 진단 체계의 패러다임을 전환하려는 정책적 움직임이 거셈.
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### 신경생물학
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- **Monoamine 가설** (depression): serotonin/norepi/dopamine 불균형 → SSRIs, SNRIs.
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- **Dopamine 가설** (schizophrenia): mesolimbic 과활성 + mesocortical 저활성. D2 antagonist (antipsychotics).
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- **GABA-glutamate**: 불안, ketamine 항우울 (NMDA antagonist).
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- **HPA axis**: stress → cortisol 만성 상승 → hippocampus 위축.
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- **Neuroplasticity**: BDNF 감소 ↔ 우울. 운동/SSRI/ketamine이 BDNF 회복.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related**: [[Neuropsychology|Neuropsychology]], Bio[[Logic|Logic]]al Psychiatry, Pharmacotheraphy, Amygdala, Default Mode Network
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- **Modern Tech/Tools**: rTMS, Deep Brain Stimulation (DBS), Digital Phenotyping.
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### 진단 / 평가
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- 구조화 면담: SCID-5, MINI.
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- 자가보고: PHQ-9 (depression), GAD-7 (anxiety), PCL-5 (PTSD), Y-BOCS (OCD).
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- 영상: fMRI/PET (research), 임상 진단 X.
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- 바이오마커: 아직 routine clinical use 없음.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 치료
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- **약물**: SSRI/SNRI, atypical antipsychotic, mood stabilizer (lithium, valproate), benzodiazepine (단기).
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- **심리치료**: CBT, IPT, DBT, EMDR (PTSD), exposure (OCD).
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- **신경조절**: ECT, rTMS, vagus nerve stim, ketamine/esketamine.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 응용
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- AI screening (PHQ-9 챗봇, voice biomarker), digital phenotyping (smartphone passive sensing), telepsychiatry, chatbot CBT (Woebot, Wysa).
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### PHQ-9 자동 채점
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```python
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PHQ9_ITEMS = ["interest", "depressed", "sleep", "energy", "appetite",
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"self_view", "concentration", "psychomotor", "suicidal"]
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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 phq9_score(responses: dict[str, int]) -> dict:
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total = sum(responses[k] for k in PHQ9_ITEMS)
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severity = ("none" if total < 5 else "mild" if total < 10
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else "moderate" if total < 15 else "moderately_severe" if total < 20
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||||
else "severe")
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return {"total": total, "severity": severity,
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"alert_suicide": responses["suicidal"] >= 1}
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Voice biomarker (depression detection)
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```python
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import librosa, numpy as np
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||||
y, sr = librosa.load("session.wav", sr=16000)
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||||
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
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||||
jitter = np.std(np.diff(librosa.yin(y, fmin=80, fmax=400, sr=sr)))
|
||||
features = {"mfcc_mean": mfcc.mean(axis=1), "jitter": jitter,
|
||||
"speech_rate": len(librosa.effects.split(y)) / (len(y)/sr)}
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||||
# downstream classifier: XGBoost / fine-tuned wav2vec2
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```
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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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### LLM 기반 임상 노트 요약 (HIPAA-aware)
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```python
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from openai import OpenAI
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client = OpenAI()
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||||
def summarize_session(deidentified_transcript: str) -> str:
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return client.chat.completions.create(
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model="gpt-4o-mini",
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||||
messages=[
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||||
{"role": "system", "content": "Summarize psychotherapy session: mood, themes, risk indicators. Do NOT speculate diagnosis."},
|
||||
{"role": "user", "content": deidentified_transcript},
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],
|
||||
).choices[0].message.content
|
||||
```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Digital phenotyping (passive sensing)
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```python
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# smartphone sensor → depression risk signal
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def compute_phenotype(daily_log: dict) -> dict:
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return {
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||||
"sleep_irregularity": np.std(daily_log["sleep_onset_times"]),
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||||
"social_withdrawal": daily_log["calls_outgoing"] / max(daily_log["calls_baseline"], 1),
|
||||
"physical_activity": daily_log["steps"] / 7000, # ratio of recommended
|
||||
"screen_time_night": daily_log["screen_min_after_22"],
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}
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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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### Risk triage (suicidality)
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||||
```python
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HIGH_RISK_KEYWORDS = ["plan to", "end my life", "suicide", "kill myself"]
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||||
def triage(text: str, phq9_q9: int) -> str:
|
||||
if phq9_q9 >= 2 or any(k in text.lower() for k in HIGH_RISK_KEYWORDS):
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||||
return "ESCALATE_CLINICIAN_NOW"
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||||
return "ROUTINE_FOLLOWUP"
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||||
```
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## 결정 기준
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| 증상/상황 | 1차 접근 |
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|---|---|
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| 경증 우울 (PHQ-9 5-9) | 심리치료 / digital CBT |
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| 중등도 이상 (PHQ-9 ≥10) | SSRI + 심리치료 |
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| 정신증 양성증상 | atypical antipsychotic |
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| 양극성 maintenance | lithium 또는 valproate |
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| 치료저항성 우울 | rTMS / esketamine / ECT |
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| 급성 자살위기 | 응급실 + 입원 평가 |
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기본값 (스크리닝): **PHQ-9 + GAD-7 + suicidality probe**. 양성 시 임상가 referral.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Mental Health]], [[Clinical Psychiatry]]
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- 변형: [[Neurodevelopmental Disorders]], [[Neurodegenerative Disorders]]
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- 응용: [[AI Mental Health Screening]], [[Digital Phenotyping]], [[Telepsychiatry]]
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- Adjacent: [[DSM-5]], [[CBT]], [[Psychopharmacology]], [[fMRI]], [[Voice Biomarkers]]
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## 🤖 LLM 활용
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- 언제: 비식별화된 세션 요약, 자가보고 채점, 심리교육 자료, CBT 워크북 보조, 사후 차트 정리.
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- 언제 X: 진단 결정, 약 처방 결정, 자살위험 단독 평가, 치료 권고 (반드시 임상가). HIPAA/PIPL/PHI 미보호 환경에서 raw 데이터 절대 X.
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## ❌ 안티패턴
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- AI가 단독으로 진단 라벨 부여.
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- 자살리스크 챗봇 단독 처리 (반드시 인간 임상가 escalation 경로).
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- 학습 데이터에 PHI 포함된 채로 LLM fine-tune.
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- 단일 자가보고 점수로 약물 처방 변경.
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- 문화적 맥락 무시한 서구 기준 일괄 적용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- 검증: 임상 도구는 한국어 표준화 버전 (K-PHQ-9 등) 사용. AI 모델은 prospective cohort 검증.
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- 중복: [[AI Mental Health Screening]] (도구 중심) vs 본 문서 (질환/병태생리 중심).
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-10: 표준 포맷, DSM-5-TR / digital phenotyping / AI 스크리닝 추가.
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Reference in New Issue
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