서울아산병원 김성훈 교수팀, 글로벌 의료 AI 대회 1등

딥러닝·데이터 증강 기술 활용해 심정지 후 혼수상태 환자 뇌파 분석 알고리즘 발표

서울아산병원 마취통증의학과 김성훈 교수가 이끄는 생체신호연구단(김동규·윤홍철·김현석·서우영 연구원)이 최근 미국에서 개최된 제24회 글로벌 의료 인공지능 대회에서 1위를 차지했다.

글로벌 의료 인공지능 대회는 미국 메사추세츠공과대학(MIT)과 하버드 의과대학에서 운영하는 오픈소스 의료데이터 제공 기관인 피지오넷(PhysioNet)이 주관하는 대회다. 

피지오넷은 2000년부터 매년 생체신호데이터를 활용한 인공지능 알고리즘의 성능을 검증하는 대회를 개최하고 있다. 대회에 제공되는 데이터는 미국 내 5개 병원의 실제 임상 데이터다.

올해는 심정지 후 혼수상태에 빠진 환자의 뇌파 신호를 이용해 신경학적 회복을 예측하는 주제로 대회가 개최됐다. 

동일한 주제에 대해 크게 2가지 부문으로 나누어 대회가 진행됐으며, 제한된 시간 안에 현장에서 알고리즘을 개발하는 해커톤 분야와 약 3개월에 걸쳐 개발한 알고리즘의 순위를 발표하는 챌린지 분야가 열렸다.

김 교수팀은 생체신호에 최적화된 사전학습 딥러닝 모델과 데이터 증강기술을 활용한 연구로 해커톤 분야에서는 1위, 챌린지 분야에서는 2위를 기록했다. 전 세계 113개 팀이 참여한 가운데 우수한 성적을 거둔 것이다.

이번 분석 내용은 생체신호 분야의 권위 있는 학회인 CinC(Computing in Cardiology)에서도 최근 발표됐다.

김성훈 서울아산병원 마취통증의학과 교수는 “수작업으로 특징을 추출하는 기존 방법과 달리, 자동으로 임상신호 특징을 학습하는 서울아산병원의 딥러닝 기법이 세계적으로 큰 관심을 받았다”라며 “앞으로도 예후 예측 분야에 적용 가능한 새로운 기술들을 지속적으로 연구해 의료진과 환자에게 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠다”라고 말했다.

한편 김성훈 교수는 시그널 바이오마커 활용 맞춤형 디지털 헬스케어 플랫폼을 개발하는 기업인 시그널하우스의 대표로 활동하며, 수술실이나 중환자실에서 측정되는 환자의 생체신호를 수합 및 분석하여 환자의 현재 상태와 예후를 예측하는 솔루션을 개발하고 있다.