[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,67 +2,148 @@
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id: wiki-2026-0508-autism-spectrum-disorder
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title: Autism Spectrum Disorder
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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: [PREI-AUTO-ASD-001]
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aliases: [ASD, Autism, 자폐스펙트럼장애]
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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, Autism-Spectrum-Disorder, neuro-divergence, context-blindness, weak-central-coherence, cognitive-profile]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [neurodevelopment, psychiatry, autism, dsm5]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-05
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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:
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language: python
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framework: pandas/scikit-learn
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# [[Autism-Spectrum-Disorder|자폐 스펙트럼 장애 (Autism Spectrum Disorder, ASD)]]
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# Autism Spectrum Disorder
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "전체적인 맥락의 숲을 보는 대신 개별 나무의 잎맥에 고도로 집중하는, 인지적 초점의 특이점이 만들어낸 신경다양성의 세계."
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## 매 한 줄
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> **"매 social communication deficits + restricted/repetitive behaviors 의 neurodevelopmental condition — 매 dimensional spectrum."** 매 DSM-5 (2013) 의 single diagnosis (Asperger, PDD-NOS 의 merge) — 매 prevalence ~1/36 (CDC 2023) — 매 2026 에 polygenic + multimodal AI biomarkers, early intervention 의 efficacy 의 evidence-based.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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자폐 스펙트럼 장애(ASD)는 사회적 상호작용의 어려움과 제한적이고 반복적인 행동 패턴을 특징으로 하는 신경 발달 조건입니다.
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## 매 핵심
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1. **약한 중앙 응집 (Weak Central Coherence)**:
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* 정보의 파편들을 하나의 통합된 맥락으로 묶는 능력이 표준 범주와 다름.
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* 전체 맥락보다는 국소적인 세부 사항(Local details)을 처리하는 데 탁월한 강점을 보이나, 이로 인해 '맥락 맹(Context Blindness)' 현상이 발생하기도 함.
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2. **맥락 맹 (Context Blindness)**:
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* 피터 베르뮬렌(Peter Vermeulen)이 제시한 개념으로, 과거의 경험이나 주변 상황을 참조하여 현재의 자극에 유연하게 의미를 부여하는 능력이 저하된 상태.
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* 비유, 반어법, 풍자 등 [[Pragmatics|화용론적]] 맥락이 중요한 대화에서 어려움을 겪을 수 있음.
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3. **카이텍스티아 (Caetextia)**:
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* 여러 변수에 동시에 주의를 기울이거나 맥락에 따라 주의를 유연하게 전환하지 못하는 결함. 고정된 규칙에 집착하거나 예기치 못한 변화에 높은 불안을 느끼는 원인이 됨.
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### 매 DSM-5 criteria
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- **A. Social communication**: 매 social-emotional reciprocity, nonverbal communication, relationships 의 deficits (all 3).
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- **B. Restricted/repetitive**: 매 stereotyped behavior, insistence on sameness, restricted interests, sensory atypicality (≥2 of 4).
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- **C. Early developmental period** (may not manifest until demands exceed capacity).
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- **D. Functional impairment**.
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- **E. Not better explained by ID/global delay**.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **장애인가, 특성인가? (RL Update)**: 과거에는 이를 치료해야 할 '결함'으로만 보았으나, 현대의 신경다양성 패러다임에서는 특정 분야(프로그래밍, 수학, 예술 등)에서의 고도의 집중력과 정밀함을 제공하는 '인지적 특성'으로 재해석함.
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- **AI 설계에의 시사점**: AI 역시 특정 데이터 패턴에 과적합(Overfitting)되어 전체 맥락을 놓치는 현상이 ASD의 인지적 프로토타입과 유사함. 이를 해결하기 위한 '중앙 응집' 로직(예: [[Global-Neuronal-Workspace|GNW]])의 탑재가 지능 고도화의 핵심임.
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### 매 levels of support
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- **Level 1**: requiring support.
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- **Level 2**: requiring substantial support.
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- **Level 3**: requiring very substantial support.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Context-Integration|Context-Integration]], [[Pragmatics|Pragmatics]], [[Global-Neuronal-Workspace|Global-Neuronal-Workspace]], [[Executive-Dysfunction|Executive-Dysfunction]], [[Neuro-Symbolic-AI|Neuro-Symbolic-AI]] (규칙 기반 사고)
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- **Raw Source**: Datacollector_MAC/out_wiki/자폐 스펙트럼 장애 (Autism Spectrum Disorder, ASD).md
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### 매 응용
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1. Early screening (M-CHAT, ADOS-2).
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2. Multimodal AI diagnosis (eye-tracking + voice + behavioral).
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3. Personalized intervention (ABA, ESDM, JASPER).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### M-CHAT-R/F scoring
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```python
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def mchat_rf_score(responses):
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# 20 items, certain answers indicate risk
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risk_answers = {
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||||
1: "no", 2: "no", 3: "no", 4: "no", 5: "no",
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||||
6: "no", 7: "no", 8: "no", 9: "no", 10: "no",
|
||||
11: "yes", 12: "yes", 13: "no", 14: "no", 15: "no",
|
||||
16: "no", 17: "no", 18: "yes", 19: "no", 20: "yes",
|
||||
}
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||||
score = sum(1 for k, v in responses.items() if v == risk_answers[k])
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||||
if score >= 8: return "high"
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||||
if score >= 3: return "medium" # follow-up interview
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return "low"
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Eye-tracking social attention
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||||
```python
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import numpy as np
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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||||
def social_attention_ratio(gaze_xy, face_aoi, object_aoi):
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||||
in_face = points_in_aoi(gaze_xy, face_aoi).sum()
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||||
in_obj = points_in_aoi(gaze_xy, object_aoi).sum()
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||||
# Lower ratio observed in ASD vs TD
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||||
return in_face / (in_face + in_obj + 1e-8)
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```
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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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### Repetitive behavior detection (accelerometer)
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```python
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||||
from scipy.signal import find_peaks, welch
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def stereotypy_score(accel_xyz, fs=50):
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||||
mag = np.linalg.norm(accel_xyz, axis=1)
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||||
f, psd = welch(mag, fs=fs, nperseg=512)
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||||
# Stereotypies show narrow-band power 1-5 Hz
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||||
band_power = psd[(f >= 1) & (f <= 5)].sum()
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||||
total = psd.sum()
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||||
return band_power / total
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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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### Voice prosody features
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```python
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import librosa
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def prosody_features(wav, sr):
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f0 = librosa.yin(wav, fmin=80, fmax=400, sr=sr)
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||||
f0 = f0[f0 > 0]
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||||
return {
|
||||
"f0_mean": np.mean(f0),
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||||
"f0_std": np.std(f0), # often atypical (mono- or sing-song)
|
||||
"f0_range": np.ptp(f0),
|
||||
"speaking_rate": estimate_rate(wav, sr),
|
||||
}
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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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||||
### Polygenic risk score
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||||
```python
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||||
def prs(genotype, weights):
|
||||
# weights: dict snp_id -> beta from GWAS
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||||
score = 0.0
|
||||
for snp, dose in genotype.items():
|
||||
if snp in weights:
|
||||
score += dose * weights[snp]
|
||||
return score
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Toddler screen | M-CHAT-R/F at 18 + 24 months |
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| Diagnostic confirm | ADOS-2 + ADI-R (gold standard) |
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| Early intervention (<3y) | ESDM (Early Start Denver Model) |
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| School-age | ABA, social skills groups, IEP |
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| Co-occurring anxiety | CBT (modified), SSRI |
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| Aggression / SIB | FBA + behavioral plan; meds last |
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**기본값**: 매 early screen → multidisciplinary eval → individualized plan.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Neurodevelopmental Disorders]] · [[DSM-5]]
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- 변형: [[Asperger Syndrome]] (legacy) · [[PDD-NOS]] (legacy)
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- 응용: [[ABA]] · [[ESDM]] · [[ADOS-2]]
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||||
- Adjacent: [[ADHD]] · [[Intellectual Disability]] · [[Amygdala Hyperactivity]] · [[Sensory Processing Disorder]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 caregiver psychoeducation, 매 IEP draft, 매 social-story generation.
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**언제 X**: 매 diagnosis, 매 medication — 매 clinician 의.
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## ❌ 안티패턴
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- **Single-snapshot diagnosis**: 매 longitudinal observation 의 needed.
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- **One-size-fits-all therapy**: 매 high heterogeneity — 매 individualization.
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- **MMR vaccine link**: 매 debunked (Wakefield retracted 2010).
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- **Cure-focused framing**: 매 neurodiversity perspective 의 respect.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (DSM-5-TR 2022, CDC ADDM 2023, Lord et al. Lancet 2018).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — DSM criteria + screening/biomarker patterns |
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Reference in New Issue
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