"AI로 뇌파 분석…정확도 92%"

-분당서울대병원·서울대, 소아 218명 뇌파 분석

-각성 수면 단계를 구분하는 알고리즘 개발…뇌파 전문가 분석 자료 대비 약 92%의 높은 정확도

[아시아경제 박혜정 기자] 국내 연구진이 뇌파 분석에 인공지능(AI)를 활용할 수 있는 가능성을 확인했다.

분당서울대병원은 황희·김헌민 소아청소년과 교수팀과 윤성로 서울대 공과대학 전기정보공학부 교수팀이 뇌파 검사에 기존보다 고도화된 딥러닝 모델을 도입, 수면 단계를 자동 분석하는 알고리즘을 개발했다고 26일 밝혔다.

공동 연구팀은 218명의 건강한 소아의 정상 뇌파를 분석해 최대 3만5000여개의 뇌파 분석 단위에 대해 3명의 신경과 의사가 독립적으로 수면 단계를 구분했다. 서울대 공대 인공지능연구소에서는 이 자료를 바탕으로 다양한 종류의 데이터 조합과 프로세스를 적용해 가장 좋은 성능으로 각성 수면 단계를 자동 분석하는 알고리즘을 개발했다.

기존 머신러닝을 통한 뇌파분석모델보다 더 진보한 합성곱신경망(CNN)과 장단기 메모리 방식(LSTM)의 순환신경망을 동시에 적용한 '하이브리드 알고리즘'이다. 합성곱신경망은 주로 이미지 분석에, 순환신경망은 주로 시계열 분석(시간의 경과에 따른 관측 값을 분석)에 사용된다.

연구결과에 따르면 육안으로 구별이 가장 잘 되는 각성과 제2단계 비렘수면에 대한 분석에서 알고리즘의 정확도는 각각 96%, 92%로 높게 나타났다. 뇌파 자체와 주파수 정보를 분석 대상으로 함께 이용할 때 가장 정확도가 높았고, 분석 단위를 30초로 하고 뇌파 전체를 이용할 때 알고리즘 성능이 가장 좋았다.

뇌파는 체외에서 측정 가능한 유일한 중추신경계 생리적 마커로 수면 검사 및 뇌파검사 등을 통해 다양한 신경계질환에서 이상 반응을 측정하는 중요한 지표다. 뇌파 검사와 수면 다원검사를 판독하기 위해서는 뇌파 분석을 통한 각성, 렘수면, 비렘수면 등 의식 상태의 구분이 매우 중요하다. 하지만 수면다원검사는 8시간 이상, 뇌파검사는 30분 이상 소요될 뿐만 아니라 다양한 기준을 동시에 적용하는 까다로운 과정이어서 환자와 의료진에게 큰 부담이었다.

책임 연구자인 황희 교수는 다년간의 수련과 전문성이 필요한 뇌파 분석에 AI를 적용하면 인적 오류를 최소화할 수 있다"며 "AI가 고도화됨에 따라 더 정확하고 상세한 분석을 시행해 뇌파 분석의 효율을 높이고 질적 수준 향상을 기대할 수 있다"고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부가 후원하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 기계 학습을 이용한 지능형 의료 소프트웨어 개발 사업인 '닥터 앤서' 프로젝트의 하나다. AI 알고리즘은 뇌전증 세부과제에서 개발 중인 자동 뇌파 분석 소프트웨어에 각성 상태 구분을 위한 모듈에 탑재될 예정이다.

연구결과는 공학 분야 저명 국제 학술지(IEEE Access) 7월호에 게재됐다.

박혜정 기자 parky@asiae.co.kr