한겨레

□ 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.

자료 제공 : 서울과학기술대학교

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