"뇌졸중 위험 신호 감지, 빠른 진료 필요"
머지않아 스마트폰에서 인공지능 모델과 대화를 나누는 것만으로도 뇌졸중 건강 이상 신호를 조기에 파악할 수 있을 전망이다.
삼성서울병원 신경과 서우근 교수가 지난 14일 개최된 ‘IN SILICO에서 환자로’ 심포지엄에서 미래형 건강관리 서비스의 기반 기술을 공개했다.
피지컬 AI로 분석된 생체 기반 건강 신호를 LLM(대규모 언어 모델)과 결합해, 사용자가 스마트 기기만으로 대화형 상담을 받을 수 있다. 별도의 장비 없이도 맥박 측정, 발음 이상 감지 등 다양한 기능을 간편하게 이용할 수 있게 된다. 이번 연구는 빛으로 확인하는 광혈류 기반 생체 신호 측정과 같은 센서 기술부터 전자의무기록(EHR), MRI 영상 등 의료 데이터를 통합 분석하는 멀티모달 뇌혈관 질환 예측 모델까지 포함했다.
연구팀은 건강 데이터를 다루는 모델을 개발하면서 기존 LLM이 가지는 치명적인 단점인 환각현상(hallucination) 제로화에 집중했다고 했다. 환각현상이란 인공지능이 학습 데이터에 없거나 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 오류를 말한다.
이번에 개발된 모델에서는 300여회에 달하는 반복 평가에도 불구하고 환각현상이 전혀 관찰되지 않았다.
서우근 교수는 “이번 연구의 철학은 'Care me at home'으로 최신의 인공지능 기술이 환자들의 실제 일상에 어떻게 적용될 수 있는가를 보여주는 것”이라며 “개발된 기술을 실제 환자들에게 환류하기 위한 해답을 찾기 위해 노력했다”고 했다.
연구팀은 기획 초기부터 환자와 소비자 그룹을 핵심 파트너로 참여시켰다. 이들의 의견을 설계와 검증 파이프라인 전 과정에 반영해 맞춤형 서비스를 구현했다.
서 교수는 “이번 연구는 삼성서울병원을 중심으로 여러 기관의 전문성이 함께한 성과”라며 “고려대안산병원·한양대구리병원의 임상·생체신호 데이터, 서울아산병원의 ELSI팀의 윤리·법적 자문, 인천대의 AI 모델링이 예측 모델의 실제 적용성과 정밀도를 높였다”고 말했다. 그는 “기관들의 기여가 모여 기술을 환자 일상에 연결할 수 있었다”고 했다.
이번 연구 결과는 삼성서울병원을 주관으로 고려대안산병원, 서울아산병원, 한양대구리병원, 인천대가 다기관 컨소시엄을 이루었고 한국연구재단의 지원을 받아 3년에 걸친 공동 연구를 진행한 성과다.
해당 기술은 현재 국내 특허 1건 등록을 완료 했고, 의료환경과 환자에게 적용이 될 수 있도록 연구를 지속할 예정이다.
머지않아 스마트폰에서 인공지능 모델과 대화를 나누는 것만으로도 뇌졸중 건강 이상 신호를 조기에 파악할 수 있을 전망이다.
삼성서울병원 신경과 서우근 교수가 지난 14일 개최된 ‘IN SILICO에서 환자로’ 심포지엄에서 미래형 건강관리 서비스의 기반 기술을 공개했다.
피지컬 AI로 분석된 생체 기반 건강 신호를 LLM(대규모 언어 모델)과 결합해, 사용자가 스마트 기기만으로 대화형 상담을 받을 수 있다. 별도의 장비 없이도 맥박 측정, 발음 이상 감지 등 다양한 기능을 간편하게 이용할 수 있게 된다. 이번 연구는 빛으로 확인하는 광혈류 기반 생체 신호 측정과 같은 센서 기술부터 전자의무기록(EHR), MRI 영상 등 의료 데이터를 통합 분석하는 멀티모달 뇌혈관 질환 예측 모델까지 포함했다.
연구팀은 건강 데이터를 다루는 모델을 개발하면서 기존 LLM이 가지는 치명적인 단점인 환각현상(hallucination) 제로화에 집중했다고 했다. 환각현상이란 인공지능이 학습 데이터에 없거나 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 오류를 말한다.
이번에 개발된 모델에서는 300여회에 달하는 반복 평가에도 불구하고 환각현상이 전혀 관찰되지 않았다.
서우근 교수는 “이번 연구의 철학은 'Care me at home'으로 최신의 인공지능 기술이 환자들의 실제 일상에 어떻게 적용될 수 있는가를 보여주는 것”이라며 “개발된 기술을 실제 환자들에게 환류하기 위한 해답을 찾기 위해 노력했다”고 했다.
연구팀은 기획 초기부터 환자와 소비자 그룹을 핵심 파트너로 참여시켰다. 이들의 의견을 설계와 검증 파이프라인 전 과정에 반영해 맞춤형 서비스를 구현했다.
서 교수는 “이번 연구는 삼성서울병원을 중심으로 여러 기관의 전문성이 함께한 성과”라며 “고려대안산병원·한양대구리병원의 임상·생체신호 데이터, 서울아산병원의 ELSI팀의 윤리·법적 자문, 인천대의 AI 모델링이 예측 모델의 실제 적용성과 정밀도를 높였다”고 말했다. 그는 “기관들의 기여가 모여 기술을 환자 일상에 연결할 수 있었다”고 했다.
이번 연구 결과는 삼성서울병원을 주관으로 고려대안산병원, 서울아산병원, 한양대구리병원, 인천대가 다기관 컨소시엄을 이루었고 한국연구재단의 지원을 받아 3년에 걸친 공동 연구를 진행한 성과다.
해당 기술은 현재 국내 특허 1건 등록을 완료 했고, 의료환경과 환자에게 적용이 될 수 있도록 연구를 지속할 예정이다.