AI가 유아의 신경학적 변화를 감지한다

AI 포즈 트래킹으로 신생아 중환자실의 혁신을 꿈꾸다

신생아 중환자실(NICU)에서 일어나는 의료 혁신에 대해 들어보신 적 있으신가요? 눈에 띄게 드라마틱한 변화는 아니지만, 아기의 작은 움직임 하나하나가 생명을 살리는 중요한 신호가 될 수 있다는 놀라운 연구 결과가 발표됐어요. 바로 인공지능(AI)을 이용한 포즈 트래킹 기술인데요, 오늘은 이 흥미로운 기술에 대해 자세히 알아보는 시간을 갖도록 할게요.

신생아의 각성 상태와 신경학적 변화는 생명을 위협하는 질병을 반영하는 중요한 지표에요. 하지만 기존의 신체 검사는 간헐적이고 주관적이라는 한계점이 있었죠. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 마운트 시나이 병원의 연구팀은 비디오 데이터에 딥러닝을 적용하여 신생아의 신경학적 변화를 감지하는 혁신적인 방법을 개발했어요.

AI 포즈 트래킹, 무엇이 다른가요?

연구팀은 2021년 2월부터 2022년 12월까지 마운트 시나이 병원 신생아 중환자실에서 생후 1년 미만의 영아로부터 비디오와 뇌파(EEG) 데이터를 수집했어요. 이렇게 수집된 데이터를 기반으로 딥러닝 포즈 인식 알고리즘을 훈련시켜, 비디오 영상에서 아기의 14개 해부학적 랜드마크를 식별하고 추적하도록 했죠. (랜드마크(landmark): 코, 목, 어깨, 팔꿈치, 손목, 엉덩이, 무릎, 발목 등 신체의 주요 부위)

이 알고리즘은 놀라운 정확도로 아기의 자세를 예측했을 뿐만 아니라, 뇌파 판독을 통해 진단된 뇌 기능 장애 및 진정제 투여로 정의된 진정 상태까지 예측하는 데 성공했어요. 즉, 아기의 움직임 패턴을 분석하여 뇌 기능 장애나 진정 상태를 실시간으로 파악할 수 있게 된 것이죠.

방대한 데이터와 딥러닝의 만남

이 연구의 가장 큰 강점 중 하나는 방대한 데이터셋이에요. 연구팀은 115명의 영아로부터 282,301분 분량의 비디오-뇌파 데이터를 수집하여, 현재까지 가장 큰 규모의 비디오-뇌파 데이터셋을 구축했어요. 다양한 인종, 성별, 재태 연령의 영아 데이터를 포함하여 알고리즘의 일반화 가능성을 높였어요. 또한, 딥러닝 기술을 활용하여 영상 속 아기의 움직임을 정확하게 추적하고 분석하는 데 성공했어요.

실제 임상 현장에서의 활용 가능성

이 기술은 저체온 치료를 받는 영아의 진정 상태를 예측하는 데 활용되는 등 실제 임상 현장에서의 적용 가능성을 보여주었어요. 또한, 뇌 기능 장애 예측에도 높은 정확도를 보였어요. 이는 신생아 중환자실에서 신경학적 상태를 지속적으로 모니터링하는 데 있어 획기적인 발전을 의미해요. 기존의 간헐적이고 주관적인 신체 검사의 한계를 극복하고, 보다 정확하고 신속한 진단과 치료가 가능하게 되는거죠.

미래의 신생아 중환자실, AI가 함께 합니다

AI 포즈 트래킹 기술은 신생아 중환자실 입원하는 유아의 진단에 새로운 패러다임을 제시할 상황이에요. 비침습적이고 확장 가능한 신경 원격 측정 방법을 제공하여, 의료진이 아기의 신경학적 상태를 실시간으로 모니터링하고 적절한 치료를 제공할 수 있도록 지원할 수 있게 돼요. 이 기술은 아직 연구 단계에 있지만, 머지않아 신생아 중환자실의 표준 치료 방식으로 자리 잡을 것으로 기대돼요. 더 나아가, 가정에서도 아기의 건강 상태를 모니터링하는 데 활용될 수 있을지도 모르죠. 앞으로 AI 기술이 가져올 더욱 놀라운 의료 혁신을 기대해 봅니다.