“말 못 하는 통증, 뇌파로 읽는다”⋯DGIST, AI 기반 객관적 통증 평가 기술 개발

(좌측부터) DGIST 안진웅 책임연구원, 정의진 박사후연수연구원, GIST 전성찬 교수./ DGIST 제공

DGIST 산업AX혁신본부 안진웅 책임연구원 연구팀이 GIST 전성찬 교수팀과 공동으로 환자의 뇌파(EEG)를 인공지능(AI)으로 분석해 통증 강도를 객관적으로 판별하는 기술을 세계 최초로 개발했다. 

기존 통증 평가는 환자가 스스로 느끼는 통증 정도를 숫자로 표현하는 주관적 척도(VAS)에 크게 의존해왔다. 하지만 사람마다 통증을 느끼고 표현하는 방식이 달라 동일한 자극에도 평가 결과가 달라지는 한계가 있었다. 특히 의식 저하 환자나 소아·고령 환자처럼 의사소통이 어려운 경우에는 정확한 통증 평가가 쉽지 않았다.

연구팀은 다양한 온도 자극 과정에서 발생하는 뇌파 데이터를 AI로 분석해 통증 강도를 분류하는 기술을 구현했다. 이번 연구의 핵심은 환자의 주관적 통증 점수를 그대로 학습하는 기존 방식에서 벗어나, 두 개의 AI 모델이 서로의 예측 결과를 비교해 신뢰도가 높은 데이터만 선택적으로 학습하도록 한 새로운 알고리즘이다. 이를 통해 개인별 통증 표현 차이에서 발생하는 편향 문제를 효과적으로 줄였다.

실제 41명의 뇌파 데이터를 활용한 검증 결과, 연구팀이 개발한 모델은 기존 방식보다 유의미하게 높은 정확도를 보였으며, 학습하지 않은 새로운 자극 환경에서도 안정적인 예측 성능을 유지했다. 또 좌·우 전측두엽(F7, F8) 영역에서 나타나는 델타파 활동이 통증 강도와 밀접한 관련이 있다는 사실도 확인해, 뇌 기반 디지털 바이오마커 개발의 신경생리학적 근거를 마련했다.

안진웅 책임연구원은 “이번 연구는 뇌파 기반 통증 분석 분야의 고질적인 문제였던 자기보고식 라벨 편향 문제를 정면으로 해결한 사례”라며 “향후 다양한 생체신호를 통합해 실제 임상 현장에서 활용 가능한 범용 통증 AI 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.

제1저자인 정의진 박사후연수연구원은 “수술 전후 통증 모니터링과 만성 통증 추적, 중환자실의 객관적 통증 평가 등 다양한 의료 현장에서 활용되기를 기대한다”며 “뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기반 실시간 모니터링 시스템으로 확장될 수 있도록 연구를 이어가겠다”고 말했다.

한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 미래유망융합기술파이오니어(도전형)사업 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 재활공학 분야 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering’ 5월호에 게재됐다.

/김락현기자 [e-mail]