서울과학기술대학교(총장 이동훈, 이하 서울과기대) 창의융합대학 인공지능응용학과 김성은 교수가 지도하고 있는 뇌인공지능 연구실(BrainAI Lab, www.brainailab.com)이 지난 5월 26일(금), 한국과학기술회관 과학기술컨벤션센터에서 개최된 한국인지과학회 2023년도 연차학술대회에서 ‘Best Poster Award’를 수상하였다.
본 학술대회는 최근 ChatGPT가 몰고 올 인공지능의 인간지능에 대한 도전과 그 극복 방안을 주제로 학계와 기업의 연구자들이 함께 모여 그간의 연구 성과들을 공유하기 위해 마련되었다.
김연수 박사과정 학생과 김성은 교수가 소속된 뇌인공지능 연구팀이 발표한 논문 ‘Differential effects of sevoflurane and desflurane on intraoperative electroencephalogram dynamics associated with postoperative delirium’은 연세세브란스 병원과 공동으로 진행한 연구다.
수술 중에 측정한 뇌파 데이터를 통해 수술 후에 섬망이 발생한 환자와 섬망이 발생하지 않은 환자를 비교 분석하였고, 마취제의 종류에 따라 섬망 발생 예측에 차이가 있음을 규명하였다.
과거에도 섬망 발생 예측을 위한 뇌파 연구가 다수 진행되어 왔지만, 그 결과가 서로 상이하여 바이오마커로서의 신뢰성이 다소 떨어지는 문제점이 있었다.
이번 연구에서는 기존 연구 결과들과 달리 사용한 마취제에 따라 그룹을 분류하여 따로 섬망 환자와 비섬망 환자의 뇌파 패턴 차이를 비교하였다.
그 결과, Sevoflurane을 마취제로 사용한 환자들의 뇌파에서 Desflurane 마취제를 사용한 환자들보다 섬망과 비섬망 환자의 뇌파 차이가 뚜렷하게 확인되었다. 이 연구 결과는 앞으로 보다 명확한 수술 후 섬망 진단의 뇌파 바이오마커로서 크게 도움이 될 것으로 기대된다.
이 연구는 한국연구재단의 중견 연구사업의 일환으로 진행되고 있는 ‘멀티채널 뇌파를 활용한 인공지능 기반 수술 후 섬망 조기 진단 기술 개발’의 중간 결과물이다.
김연수 박사과정생은 “기존 연구들의 결과 차이에 대한 원인을 파악하기 어려웠지만 김성은 교수님의 지도를 통해 마취제에 의한 영향을 규명해 낼 수 있었다.”라며, “앞으로 멀티채널 뇌파 분석 연구를 추가로 진행하며, 섬망 발생 예측과 원인 규명 등에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다.”라고 소감을 밝혔다.
