말 못하는 유아 통증, AI로 단계별 판독 세계 첫 성공

DGIST-GIST 공동연구팀…온도 자극 따른 뇌파 분석후 통증 강도 분류

의식없는 환자나 말 못하는 유아가 느끼는 통증 정도를 객관적으로 단계별 판독할 수 있는 인공지능(AI)이 세계 처음 개발됐다.

DGIST는 안진웅 산업AX혁신본부 책임연구원(융합전공 겸무교수 겸임) 연구팀이 GIST 전성찬 교수팀과의 공동으로 온도 자극으로 유발되는 뇌파(EEG)를 인공지능(AI)으로 분석해 통증 강도를 객관적으로 분류할 수 있는 기술을 개발했다고 26일 발표했다.

EEG 기반 통증 수준 분류 기법 전체 과정.(그림=DGIST)

통증은 개인마다 느끼는 정도가 달라 기존에는 환자가 직접 표현하는 주관적 척도(VAS)에 크게 의존했다. 그러다보니, 의식 저하 환자나 소아, 고령 환자처럼 소통이 어려운 경우 정확한 평가가 어려웠다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 다양한 온도 자극 시 발생하는 뇌파를 AI로 분석하는 방법을 강구했다. 환자의 주관적 통증 점수를 그대로 학습하던 기존 방식에서 벗어나, 두 개의 AI 모델이 서로의 예측 결과를 비교해 신뢰성 높은 데이터만 선택적으로 학습하는 혁신적인 알고리즘도 만들었다.

실제 41명의 뇌파 데이터를 검증한 결과, 기존 모델 대비 유의미한 성능 향상을 입증했다는 것이 연구팀 설명이다. 또한, 좌·우 전측두엽(F7, F8) 영역 델타파 활동이 통증 강도와 밀접하게 연관이 있다는 사실도 밝혀, 뇌 기반 디지털 바이오마커 개발의 신경생리학적 근거도 마련했다.

안진웅 책임연구원은 “뇌파 기반 통증 분석의 고질적 한계였던 주관적 자기보고 라벨 편향을 정면으로 다룬 연구”라며, “다양한 생체신호를 통합해 실제 임상 현장에서 활용 가능한 범용 통증 AI 플랫폼으로 발전시켜나갈 것"이라고 말했다.

제1저자인 정의진 박사후연수연구원은 “이번 기술이 수술 전후 통증 모니터링과 만성 통증 추적, 중환자실의 객관적 통증 평가 등에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다"며 “나아가 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기반의 실시간 모니터링 시스템으로 확장될 수 있도록 추가 연구를 진행할 것"이라고 덧붙였다.

왼쪽부터 DGIST 안진웅 책임연구원, 정의진 박사후연수연구원, GIST 전성찬 교수.(사진=DGIST)

연구결과는 재활공학 분야 국제 학술지(IEEE Transactions on Neural systems and Rehabilitation Engineering)에 게재됐다.