분당서울대학교병원-서울대학교 연구팀


분당서울대병원 소아청소년과(신경분과) 황희·김헌민 교수팀과 서울대학교 공과대학 전기정보공학부 윤성로 교수팀이 공동 연구를 통해 각성 수면 단계를 구분하는 알고리즘을 개발하는 데 성공했다.

26일 분당서울대병원에 따르면 뇌파는 현재 체외에서 측정할 수 있는 유일한 중추신경계의 생리적 마커로, 수면 검사 및 뇌파검사 등을 통해 다양한 신경계 질환에서 이상 반응을 측정하는 중요한 지표로 사용되고 있다.

이번 연구를 통해 개발된 알고리즘이 파악한 각성 및 수면단계 구분의 결과는 3명의 뇌파 전문가가 분석한 자료 대비 약 92% 정도로 높은 정확도를 보였다.

앞서 분당서울대병원 황희, 김헌민 교수팀은 218명의 건강한 소아의 정상 뇌파를 분석해 최대 3만5천여 개의 뇌파 분석 단위에 대해 3명의 숙련된 신경과 의사가 각각 독립적으로 수면 단계를 구분했다.

이와 함께 서울대학교 공과대학 인공지능연구소에서는 이 자료를 바탕으로 다양한 종류의 데이터 조합과 프로세스를 적용해 가장 좋은 성능으로 각성 수면 단계를 자동 분석하는 알고리즘을 개발했다.

연구결과에 따르면 실제 육안으로 구별이 가장 잘 되는 각성과 제 2단계 비렘수면에 대한 분석에서 알고리즘의 정확도가 각각 96%와 92%로 높게 나타났다. 알고리즘은 뇌파 자체와 주파수 정보를 분석 대상으로 함께 이용할 때 가장 정확도가 높았으며 분석 단위를 30초로 하고 뇌파 전체를 이용할 때 가장 성능이 좋았다.

이번 연구는 과학기술정보통신부가 후원하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 기계 학습을 이용한 지능형 의료 소프트웨어 개발 사업인 ‘닥터 앤서’ 프로젝트의 일환으로, 인공지능 알고리즘은 뇌전증 세부 과제에서 개발 중인 자동 뇌파 분석 소프트웨어에 각성 상태 구분을 위한 모듈에 탑재될 예정이다.

연구팀은 향후 인공 지능 자동 뇌파 분석 소프트웨어에서 전향적으로 뇌파를 분석하면서 그 성능을 더욱 높이는 학습을 진행할 예정이다.

책임 연구자인 황희 교수는 “다년간의 수련과 전문성이 필요한 뇌파 분석에 인공지능을 적용하면 인적 오류를 최소화할 수 있고, 인공지능이 고도화됨에 따라 더 정확하고 상세한 분석을 시행해 뇌파 분석의 효율을 높이고 질적 수준 향상을 기대할 수 있다”고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 공학 분야 저명 국제 학술지인 IEEE Access 7월호에 게재됐다.

/성남=진정완기자 news88@