KSB연구단 '지능형 뇌졸중 모니터링 시스템' 개발

실시간 분석으로 뇌졸중 사전 징후 파악…위급상황 신속 대처 기대

[프라임경제] 양의학에선 뇌졸중으로, 한의학에선 중풍이라 불리는 무서운 불청객. 갑작스런 발병 후 지울 수 없는 큰 후유증을 남기는 공포의 대상, 뇌졸중에 대비할 길이 열렸다. 한국표준과학연구원 박세진 박사 연구팀에서 '지능형 고령자 뇌졸중 모니터링 시스템'을 개발한 것. 

'지능형 뇌졸중 모니터링 시스템' 장비와 측정 데이터 모니터링용 대시보드. ⓒ 프라임경제

연구팀은 미래선도형 융합연구 결과물로 '지능형 고령자 뇌졸중 모니터링 시스템'을 선보였다.

본 프로젝트는 국가 사회 현안 선도기술 개발을 위해 국가과학기술연구회가 선정한 미래선도형 융합연구의 일환으로 조직된 '자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술 개발 융합연구단(KSB 융합연구단, 표철식 단장)'에서 진행됐다.

지난 2015년 12월부터 2018년 11월까지 3년간 진행된 1단계 프로젝트 결과물인 본 시스템은 이미 국제사물인터넷전시회와 국제노인공학포럼에서 선보여 큰 관심을 얻기도 했다.

뇌졸중은 고령자에겐 큰 위협이다. 암 다음으로 높은 사망률을 기록하고 있을 뿐만 아니라 회복된다고 하더라도 반신불수 등 심각한 후유증을 동반하기 때문. 그럼에도 갑작스럽게 발병하기 때문에 손 쓸 새도 없이 당하기 십상이다. 피해 최소화를 위해선 최대한 빨리 병원을 찾는 길밖에 없다.

그나마 다행인 점은 본격 발병 이전 사전 징후를 동반한다는 사실. 이에 착안해 박세진 연구팀의 개발이 시작됐다. 박 박사는 "뇌졸중은 미니 뇌졸중 같은 사전 징후를 동반한다"며 "이 사실에 근거해 실시간으로 사전 징후를 추적하면 발병 가능성을 줄일 수 있고, 위급상황에 신속한 대처가 가능할 것이라고 생각했다"고 시스템 개발 동기를 밝혔다.

사전 징후에 대한 파악을 위해선 데이터 수집이 필수. 이를 해결하기 위해 연구팀은 병원과 협력해 수백여 일반 고령자와 뇌졸중 환자의 생체신호(심전도, 뇌파 등)와 행동 데이터(보행, 음성 등)를 수집했다고 전했다. 

더불어 국민건강보험공단과 공동으로 뇌졸중 환자 60만명의 코호트 데이터를 분석해 알고리즘을 개발했다. 알고리즘 개발에는 AI 주요 기술 중 하나인 머신러닝 기술이 활용됐다.

이번에 공개된 장비는 각각 운전, 보행, 수면 등 일상생활 패턴에 맞춰 측정한다는 점이 특징이다.

고령자가 웨어러블 장비를 착용한 후 일상생활을 하면 심전도, 족압 등 생체신호가 측정돼 상시 모니터링되고, KSB AI 프레임워크가 이상 징후를 판단해 사용자에게 고지하거나 병원에 연락한다.

특히 KSB AI 프레임워크는 위험인자, 의학지식 등 지식 기반 검색이 가능할 뿐만 아니라 건강기록, 생리학 데이터 등 개인별 건강 기록을 근거로 이상 징후를 판단한다. 

연구팀은 다각적 지표에 따른 맞춤형 진단이 보다 신뢰성 있는 이상 징후 파악에 도움을 줄 수 있을 것이라고 기대했다. 박 박사는 "KSB 인공지능 프레임워크는 개인별 편차까지 고려할 수 있도록 설계됐다"고 강조했다.

운전 중 뇌졸중 모니터링 시스템은 운전석(등과 안장 부분)과 센터페시아 윗부분에 생체신호 측정 장비를 장착해 센서에서 심전도, 호흡, 맥박, 밸런스 등을 측정한다. 운전 중 뇌졸중 위험이 감지되면 알람이 생성돼 응급상황에 대처할 수 있다.

연구팀에서는 응급상황 감지 시 브레이크 작동 등을 통한 사고예방에 초점을 맞춰 상용화하는 방안을 고민 중이다.

보행 중 뇌졸중 모니터링 시스템은 크게 심전도 측정 장비와 족압 측정 장비로 구성돼 있다. 심전도 측정 장비는 간편한 탈부착이 간편하고, 족압 측정 장비는 신발 밑창 형태로 신발에 삽입 가능하다. 이 장비에서는 보행 중 심전도, 족압 등의 생체 신호를 측정해 위험을 감지한다.

이번에 공개된 시스템은 1차적인 결과물일 뿐 완제품으로 보기엔 다소 미흡한 부분이 있다. 그러나 센서기술을 통한 이상징후 감지, IoT와 블루투스 기술을 통한 기기 간 통신이 구현된 면 등을 고려한다면 완제품을 기대하게 하는 훌륭한 예고편이라는 점은 부정할 수 없다.

연구팀은 시제품 업그레이드를 위해 향후 병원과 협업을 강화한다는 복안이다. 신뢰성 있는 빅데이터를 확보하기 위해 이미 건양대학교와 협의 막바지 단계에 있으며, 다른 병원은 물론 통신사에서도 본 제품에 대한 문의가 증가하고 있는 것으로 알려졌다.