스트레스를 정확히 예측하고, 그 판단의 근거까지 설명할 수 있는 인공지능 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
서울바이오허브 입주기업 자이메드는 장주영 박사팀이 개발한 설명가능한 인공지능(XAI: Explainable AI) 기반 스트레스 판별 기술이, 세계적 생체신호 전문 학술지 'Biomedical Signal Processing and Control ' 최근호에 게재됐다.
이번 연구는 웨어러블 생체신호 데이터를 기반으로 스트레스를 판별하는 딥러닝 모델에 전문가 기반 생체신호 특성을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 스트레스 분류 정확도는 96.57%, 감정 분류 정확도는 87.77%로 기존 최고 수준을 상회했으며, 기존 AI 기술의 한계로 지적됐던 블랙박스 문제를 해결한 점에서 의미가 크다.
자이메드는 서울대병원 박상민 교수가 2020년 창업한 디지털 헬스케어 스타트업으로, 생체신호 기반 인공지능 기술 개발을 선도하고 있다. 장주영 박사는 “스트레스는 단순한 감정을 넘어서 심혈관 질환, 면역력 저하, 만성질환의 시작점이 될 수 있는 중요한 생체 신호”라며 “이번 연구는 인공지능이 높은 정확도로 스트레스를 예측할 뿐 아니라, 의료진이 그 판단을 신뢰하고 활용할 수 있는 설명력까지 갖췄다는 점에서 임상 적용 가능성을 한층 높였다”고 말했다.
연구팀은 피부 전도도와 맥박 신호에서 전문가가 설계한 피처를 추출하고, 이를 딥러닝 모델과 결합해 성능을 크게 향상시켰다. 특히 단순한 시각화를 넘어, 각 생체신호 채널의 중요도와 시간대별 기여도를 수치화하고 시각적으로 표현하는 설명 방식으로 의료 전문가에게도 직관적인 해석이 가능하도록 설계됐다.
제1저자인 이혁종 연구원은 “기존의 XAI 기술은 이미지나 자연어 처리 분야에 집중돼 있었으며, 시간 흐름이 중요한 생체신호에는 적용이 어려웠다”며 “이번 연구에서는 전문가 기반 피처와 시계열 데이터의 구조를 함께 반영해, 사람 중심의 해석 가능한 AI 프레임워크를 구현할 수 있었다”고 했다.
연구팀은 실제 의사 7인을 대상으로 한 정량적 평가에서도 기존 방식 대비 모든 항목에서 통계적으로 유의미한 해석력을 입증했다.
자이메드는 이번 연구를 기반으로 정신건강, 스트레스 관리, 건강검진 분야 등으로 기술 확장을 준비 중이다. 자이메드 관계자는 “디지털 헬스케어 시장에서 생체신호 기반의 해석 가능한 AI 기술은 의료기기뿐 아니라 웨어러블 헬스케어, 기업 건강관리 프로그램 등 다양한 분야로의 응용 가능성을 지닌다”며 “스트레스와 정신건강을 정량적으로 평가하고 조기에 개입할 수 있는 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
서울바이오허브 입주기업 자이메드는 장주영 박사팀이 개발한 설명가능한 인공지능(XAI: Explainable AI) 기반 스트레스 판별 기술이, 세계적 생체신호 전문 학술지 'Biomedical Signal Processing and Control ' 최근호에 게재됐다.
이번 연구는 웨어러블 생체신호 데이터를 기반으로 스트레스를 판별하는 딥러닝 모델에 전문가 기반 생체신호 특성을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 스트레스 분류 정확도는 96.57%, 감정 분류 정확도는 87.77%로 기존 최고 수준을 상회했으며, 기존 AI 기술의 한계로 지적됐던 블랙박스 문제를 해결한 점에서 의미가 크다.
자이메드는 서울대병원 박상민 교수가 2020년 창업한 디지털 헬스케어 스타트업으로, 생체신호 기반 인공지능 기술 개발을 선도하고 있다. 장주영 박사는 “스트레스는 단순한 감정을 넘어서 심혈관 질환, 면역력 저하, 만성질환의 시작점이 될 수 있는 중요한 생체 신호”라며 “이번 연구는 인공지능이 높은 정확도로 스트레스를 예측할 뿐 아니라, 의료진이 그 판단을 신뢰하고 활용할 수 있는 설명력까지 갖췄다는 점에서 임상 적용 가능성을 한층 높였다”고 말했다.
연구팀은 피부 전도도와 맥박 신호에서 전문가가 설계한 피처를 추출하고, 이를 딥러닝 모델과 결합해 성능을 크게 향상시켰다. 특히 단순한 시각화를 넘어, 각 생체신호 채널의 중요도와 시간대별 기여도를 수치화하고 시각적으로 표현하는 설명 방식으로 의료 전문가에게도 직관적인 해석이 가능하도록 설계됐다.
제1저자인 이혁종 연구원은 “기존의 XAI 기술은 이미지나 자연어 처리 분야에 집중돼 있었으며, 시간 흐름이 중요한 생체신호에는 적용이 어려웠다”며 “이번 연구에서는 전문가 기반 피처와 시계열 데이터의 구조를 함께 반영해, 사람 중심의 해석 가능한 AI 프레임워크를 구현할 수 있었다”고 했다.
연구팀은 실제 의사 7인을 대상으로 한 정량적 평가에서도 기존 방식 대비 모든 항목에서 통계적으로 유의미한 해석력을 입증했다.
자이메드는 이번 연구를 기반으로 정신건강, 스트레스 관리, 건강검진 분야 등으로 기술 확장을 준비 중이다. 자이메드 관계자는 “디지털 헬스케어 시장에서 생체신호 기반의 해석 가능한 AI 기술은 의료기기뿐 아니라 웨어러블 헬스케어, 기업 건강관리 프로그램 등 다양한 분야로의 응용 가능성을 지닌다”며 “스트레스와 정신건강을 정량적으로 평가하고 조기에 개입할 수 있는 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
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