디지스트(DGIST·총장 이건우)는 안진웅 산업AX혁신본부 책임연구원(융합전공 겸무교수 겸임) 연구팀이 전성찬 GIST 교수팀과의 공동 연구를 통해 온도 자극으로 유발되는 뇌파(EEG)를 인공지능(AI)으로 분석해 통증 강도를 객관적으로 분류할 수 있는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
통증은 개인마다 느끼는 정도가 달라 기존에는 환자가 직접 표현하는 주관적 척도(VAS)에 크게 의존했다. 이로 인해 동일한 자극에도 평가가 달라지며, 의식 저하 환자나 소아, 고령 환자처럼 소통이 어려운 경우 정확한 평가에 한계가 컸다.
연구팀은 다양한 온도 자극 시 발생하는 뇌파를 AI가 분석해 통증 강도를 분류하는 기술을 개발했다. 특히, 환자의 주관적 통증 점수를 그대로 학습하던 기존 방식에서 벗어나, 두 개의 AI 모델이 서로의 예측 결과를 비교해 신뢰성 높은 데이터만 선택적으로 학습하는 혁신적인 알고리즘을 구현했다. 이를 통해 사람마다 다른 통증 표현의 편향성을 효과적으로 줄였다.
실제 41명의 뇌파 데이터를 검증한 결과, 기존 모델 대비 유의미한 성능 향상을 입증했으며 미학습된 새로운 자극 환경에서도 안정적인 예측을 유지했다. 또 좌·우 전측두엽 영역의 델타파 활동이 통증 강도와 밀접하게 연관됨을 밝혀내며, 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 발전시키고자 한다”고 밝혔다.
제1저자인 정의진 박사후연수연구원은 “이번 기술이 수술 전후 통증 모니터링과 만성 통증 추적, 중환자실의 객관적 통증 평가 등에 폭넓게 활용되기를 바란다”며, “나아가 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기반의 실시간 모니터링 시스템으로 확장될 수 있도록 연구에 매진하겠다”고 밝혔다.
한국연구재단의 중견연구자지원사업, 미래유망융합기술파이오니어(도전형)사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구성과는 최근 재활공학 분야 국제 저명 학술지 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering' 5월호에 게재됐다.
대구=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
