[대구=이데일리 홍석천 기자] DGIST와 GIST 공동 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 사람의 통증 강도를 객관적으로 분석할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 온도 자극에 따라 나타나는 뇌파(EEG)를 AI로 분석해 통증 수준을 분류하는 데 성공했으며, 향후 디지털 바이오마커 기반 의료기술로 활용 가능성이 기대된다.

DGIST 산업AX혁신본부 안진웅 책임연구원 연구팀은 GIST 전성찬 교수팀과의 공동 연구를 통해 통증 평가의 한계를 보완할 수 있는 AI 기반 분석 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

기존 통증 평가는 환자가 직접 통증 정도를 표현하는 주관적 척도(VAS)에 의존해 왔다. 하지만 개인마다 통증을 느끼는 정도와 표현 방식이 달라 동일한 자극에도 평가 결과가 달라질 수 있을 뿐만 아니라 의사소통이 어려운 소아·고령 환자나 중환자실 환자의 경우 정확한 평가에 한계가 있었다.

연구팀은 다양한 온도 자극 상황에서 발생하는 뇌파 데이터를 AI로 분석해 통증 강도를 분류하는 기술을 개발했다. 특히 환자의 주관적 통증 점수를 그대로 학습하는 기존 방식과 달리 두 개의 AI 모델이 서로의 예측 결과를 비교해 신뢰성이 높은 데이터만 선별적으로 학습하는 알고리즘을 구현했다. 이를 통해 개인별 통증 표현 차이에서 발생하는 편향 문제를 줄였다는 설명이다.

실제 41명의 뇌파 데이터를 활용한 검증 결과, 연구팀이 개발한 모델은 기존 방식보다 높은 정확도를 보였으며 새로운 자극 환경에서도 안정적인 예측 성능을 유지했다.

안진웅 책임연구원은 “이번 연구는 뇌파 기반 통증 분석의 고질적 한계였던 자기보고식 라벨 편향 문제를 정면으로 다뤘다는 데 의미가 있다”며 “향후 다양한 생체신호를 통합해 실제 임상 현장에서 활용 가능한 범용 통증 AI 플랫폼으로 발전시키고자 한다”고 말했다.

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