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[IT뉴스]뇌파 신호로 통증 강도 읽는 AI 개발… 임상 활용 가능성

온카뱅크관리자

2026-05-26 09:37:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">국내 연구진, 주관적 통증 평가 한계 줄일 AI 분석법 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="0YRKfe2uo5">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0a78e8768b4b5ba9cc831d2223a08fd17750d22201454e3e5d79ba3fb4b547ac" dmcf-pid="pGe94dV7aZ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="국내 연구진이 뇌파를 활용해 통증 강도를 객관적으로 분류하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다./Neuroscience News" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/chosunbiz/20260526092718176yvcy.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="3kL8xoPKa1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/chosunbiz/20260526092718176yvcy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            국내 연구진이 뇌파를 활용해 통증 강도를 객관적으로 분류하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다./Neuroscience News
           </figcaption>
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          <p contents-hash="8a9820b94809e88c4c94640517a68daa4f808cd44ca05278c5b28f1a03bdecb0" dmcf-pid="UHd28JfzaX" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 뇌파 신호를 인공지능(AI)으로 분석해 통증의 정도를 구분하는 방법을 제시했다.</p>
          <p contents-hash="a49c0ead1e24f3c3adf1eaec7dff923da09521fac53abf2c0310cd7106cfb637" dmcf-pid="uXJV6i4qAH" dmcf-ptype="general">안진웅 디지스트 산업AX혁신본부 책임연구원 연구진이 전성찬 지스트 교수 연구진과 함께 뇌파를 활용해 통증 강도를 객관적으로 분류하는 AI 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 연구 결과는 재활공학 분야 국제 학술지 ‘전기전자공학자협회(IEEE) 신경 시스템 및 재활 공학 관련 학술지(Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering) 5월호에 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="875151976f97266e5cee8480d756d74849c521fd245b78a5151d3e17440f62ec" dmcf-pid="7ZifPn8BoG" dmcf-ptype="general">통증은 같은 자극에도 사람마다 느끼는 정도가 다르다. 병원에서는 주로 환자가 직접 통증 정도를 숫자로 표시하는 시각통증척도(VAS)를 사용한다. 예를 들어 ‘통증이 전혀 없음’을 0, ‘상상할 수 있는 가장 심한 통증’을 10으로 두고 환자가 자신의 상태를 고르는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="8567f8e1e5b0b7d9f7e74cbb2f398cccfa45f381e98ea34829b4739b9f4a3030" dmcf-pid="z5n4QL6bcY" dmcf-ptype="general">이 방법은 간단하고 널리 쓰이지만 한계도 있다. 통증을 느끼는 기준이 사람마다 다르고, 같은 사람이라도 상황에 따라 답이 달라질 수 있기 때문이다. 특히 의식이 저하된 환자, 어린이, 고령 환자처럼 자신의 통증을 말로 정확히 표현하기 어려운 경우에는 객관적인 평가가 더 어렵다.</p>
          <p contents-hash="4bd6d5b87774ffd61bfb36afbd28f770504ac8a7f7f6c26abd6eeef2a6b96b69" dmcf-pid="q1L8xoPKkW" dmcf-ptype="general">연구진은 이러한 문제를 줄이기 위해 뇌파 신호에 주목했다. 뇌파는 뇌의 전기적 활동을 두피에서 측정한 신호로, 자극이나 감각 처리 과정에서 변화가 나타난다. 연구진은 다양한 온도 자극이 주어졌을 때 발생하는 뇌파 데이터를 AI가 분석하도록 해 통증 강도를 분류하는 기술을 개발했다.</p>
          <p contents-hash="fb0fc6d565a0294b35d15ac0e08f30d13b538b9af7d464e8151d99d41f14f1c3" dmcf-pid="Bto6MgQ9Ay" dmcf-ptype="general">기존 AI는 환자가 직접 표시한 통증 점수를 그대로 정답 데이터처럼 사용해 모델을 학습시키는 경우가 많았다. 그러나 자기보고식 통증 점수에는 개인별 편차와 주관적 판단이 섞일 수 있다. 연구진은 이 문제를 줄이기 위해 두 개의 AI 모델이 서로의 예측 결과를 비교하도록 했다. 두 모델이 비교적 신뢰할 수 있다고 판단한 데이터만 골라 학습에 활용하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="3e77428050ef5b235c03c49e59188074d3b4ddcb17433eb4c08e8f9a2627e5cc" dmcf-pid="bFgPRax2cT" dmcf-ptype="general">41명의 뇌파 데이터를 활용해 검증한 결과, 새로 개발한 모델은 기존 모델보다 향상된 성능을 보였다. 또 학습에 사용되지 않은 새로운 자극 조건에서도 비교적 안정적인 예측 결과를 유지했다.</p>
          <p contents-hash="3d39365cbbcc1237c3448b62f6bf7e608e3c98154626176ea6c09ef7541f4369" dmcf-pid="KeGshHIkNv" dmcf-ptype="general">안진웅 책임연구원은 “이번 연구는 뇌파 기반 통증 분석에서 오래된 문제였던 주관적 자기보고 라벨의 편향을 다룬 것”이라며 “앞으로 다양한 생체신호를 통합해 실제 임상 현장에서 활용할 수 있는 통증 AI 플랫폼으로 발전시키고자 한다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="546b12f99becc717f80c06c57833a89c227e3857bd12947987bbfda4a3c82f37" dmcf-pid="9dHOlXCEAS" dmcf-ptype="general">참고 자료</p>
          <p contents-hash="3a27a22762256b9b1626adc50ff00c8e9bd680e903621a43b63e47ad70493594" dmcf-pid="2JXISZhDol" dmcf-ptype="general">IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering(2026), DOI: <a href="https://doi.org/10.1109/TNSRE.2026.3692232" rel="" target="_blank" title="https://doi.org/10.1109/TNSRE.2026.3692232">https://doi.org/10.1109/TNSRE.2026.3692232</a></p>
          <p contents-hash="7b353773dfded0b4ff3b6aa5f84818216992849724e23e825e93c89d497fd25e" dmcf-pid="ViZCv5lwjh" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 &amp; Chosun.com -</p>
         </section> 
        </div> 
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