‘말 못 하는 통증, 뇌파로 읽어낸다’…DGIST 연구팀, 통증 강도 판별 AI 세계 최초 개발

환자 주관적 표현 한계 극복… 뇌파 분석으로 통증 평가 가능
의식 없는 환자·소아·고령자까지 활용 기대…국제학술지 게재

DGIST 안진웅 책임연구원, 정의진 박사후연수연구원, GIST 전성찬 교수. 왼쪽부터. DGIST 제공

DGIST 연구팀이 뇌파를 분석해 통증 강도를 객관적으로 판단할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 세계 최초로 개발했다. 환자가 직접 통증을 설명하지 못해도 통증 정도를 파악할 수 있는 가능성을 제시해 의료계에서도 큰 주목을 받고 있다.

DGIST 산업AX혁신본부 안진웅 책임연구원 연구팀은 GIST 전성찬 교수팀과 공동으로 온도 자극에 따라 나타나는 뇌파를 분석해 통증 강도를 분류하는 인공지능 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

기존 통증 평가는 환자가 직접 얼마나 아픈지 말하는 방식에 의존해 왔다. 하지만 사람마다 통증을 느끼는 정도와 표현 방식이 달라 같은 자극에도 평가 결과가 달라질 수 있었다. 특히 의식이 없는 환자나 소아, 고령 환자처럼 의사소통이 어려운 경우에는 정확한 통증 평가에 한계가 있었다.

연구팀은 다양한 온도 자극 상황에서 측정한 뇌파 데이터를 인공지능이 분석하도록 했다. 특히 기존처럼 환자의 주관적인 통증 점수를 그대로 학습하는 대신, 두 개의 인공지능 모델이 서로의 예측 결과를 비교해 신뢰도가 높은 데이터만 선별해 학습하는 새로운 방식을 적용했다. 이를 통해 사람마다 다른 통증 표현에서 발생하는 오차를 줄였다.

실제로 41명의 뇌파 데이터를 분석한 결과, 기존 방식보다 통증 분류 정확도가 높아진 것으로 나타났다. 또 처음 접하는 새로운 자극 환경에서도 안정적으로 통증 강도를 예측하는 성능을 보였다.

연구팀은 뇌의 좌우 전측두엽 부위에서 나타나는 델타파 활동이 통증 강도와 밀접한 관련이 있다는 점도 확인했다. 이는 앞으로 뇌 신호를 활용한 디지털 바이오마커 개발의 근거가 될 것으로 기대된다.

안진웅 책임연구원은 "이번 연구는 뇌파 기반 통증 분석에서 가장 큰 문제였던 주관적 평가의 한계를 해결하는 데 의미가 있다"며 "앞으로 다양한 생체신호를 함께 분석해 실제 의료 현장에서 활용할 수 있는 통증 인공지능 플랫폼으로 발전시키겠다"고 말했다.

제1저자인 정의진 박사후연수연구원은 "수술 전후 통증 관리와 만성 통증 추적, 중환자실 환자의 객관적 통증 평가 등에 활용될 수 있을 것"이라며 "향후에는 뇌와 컴퓨터를 연결한 실시간 통증 모니터링 시스템으로도 확장해 나가겠다"고 밝혔다.

이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 재활공학 분야 국제학술지인 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering' 5월호에 실렸다.

김명규 기자