"말 못하는 환자도 통증 잰다"…DGIST, 뇌파·AI로 통증 강도 객관화

DGIST 안진웅 책임연구원(왼쪽부터), 정의진 박사후연수연구원, GIST 전성찬 교수 [사진=DGIST]

대구경북과학기술원(DGIST)이 뇌파와 인공지능(AI)을 결합해 그간 환자 자기보고에 의존해온 통증 측정을 객관화하는 기술을 개발했다.
 
DGIST 산업AX혁신본부 안진웅 책임연구원 연구팀은 GIST 전성찬 교수팀과 공동으로 온도 자극으로 유발되는 뇌파를 AI로 분석해 통증 강도를 객관적으로 분류하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
 
기존에는 통증 측정에 환자가 직접 수치를 매기는 시각적 통증 척도(VAS)에 의존했다. 동일한 자극에도 개인마다 표현이 달라 편차가 컸고, 의식이 저하된 환자나 소아·고령 환자처럼 의사소통이 어려운 경우 정확한 평가 자체가 불가능했다.
 

연구팀은 이 한계를 극복하기 위해 두 개의 AI 모델이 서로의 예측 결과를 비교해 신뢰성 높은 데이터만 선별해 학습하는 알고리즘을 구현했다. 환자의 주관적 통증 점수를 그대로 학습하던 기존 방식에서 벗어나, 자기보고 라벨의 편향성을 AI 스스로 걸러내는 방식이다.
 
41명의 뇌파 데이터를 대상으로 검증한 결과, 기존 모델 대비 유의미한 성능 향상을 확인했다. 학습에 사용되지 않은 새로운 자극 환경에서도 안정적인 예측을 유지했다. 또한 좌·우 전측두엽(F7·F8) 영역의 델타파 활동이 통증 강도와 밀접하게 연관된다는 신경생리학적 근거도 확보했다.
 
안진웅 책임연구원은 "뇌파 기반 통증 분석의 고질적 한계였던 주관적 자기보고 라벨 편향을 정면으로 다룬 연구"라며 "다양한 생체신호를 통합해 실제 임상에서 활용 가능한 범용 통증 AI 플랫폼으로 발전시키겠다"고 말했다.