국내 연구진이 인공지능 딥러닝 기술을 활용한 혈압측정기술을 개발했다. 팔을 압박하는 방법보다 의사가 혈압을 측정하는 것만큼 정확도를 높였다.
장준혁 한양대 교수 연구팀은 뇌신경 모방 딥러닝 기술을 적용해 의사가 측정하는 수준의 정확성을 갖는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. 기존 혈압측정기술은 병원에서 오실로메트릭기법을 사용해 압박대를 감아 재는 간접적인 방식이 사용된다. 이는 편하지만 혈압이 낮은 수준에서 측정돼 전문가가 청각측정법으로 재는 것보다 성능이 떨어진다.
연구는 캐나다 오타와대학의 임상데이터 국제협력으로 이뤄졌다. 딥러닝은 인공지능의 한 기법이다. 많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 두뇌 정보처리 방식처럼 사물을 인지하거나 분별하는 알고리즘 기술이다.
연구팀은 구글 `알파고`가 사용한 것으로 알려진 강화학습과 개념적으로 유사한 데이터 강화기법인 부트스트랩 알고리즘을 고안했다. 부트스트랩 알고리즘은 유사한 통계적 특성을 가지는 데이터를 반복적으로 증폭해 얻어내는 기술이다. 연구팀은 데이터를 훈련 샘플로 사용해 효율적으로 인공특징 벡터와 사전에 얻어진 전문가가 측정한 기준 레퍼런스 혈압 사이의 복잡한 비선형 기능을 학습했다. 데이터증폭 기술과 딥러닝 기술 결합으로 전문가가 직접 측정하는 청각 기준혈압과 유사하게 추정할 수 있다는 것을 규명했다.
장준혁 교수는 “전문가가 청각으로 측정하는 혈압과 유사한 정밀도를 갖는 혈압측정 기술을 개발한 것”이라면서 “기존 대표 방법의 90%대 성능 대비 95%대로 성능 향상을 보였고, 새로운 바이오 진단에 널리 활용될 것”으로 기대했다.
연구결과는 국제 학술지 IEEE 산업정보 트랜잭션 10월 15일자에 실렸다.
송혜영기자 hybrid@etnews.com
