알츠하이머병이나 파킨슨병 환자들이 점차 기억력을 잃고, 거동이 불편해지며, 가족에게 전적으로 의존하게 되는 모습은 고령화 사회에 직면한 많은 국가에서 끔찍한 이미지로 자리 잡았습니다. 그러나 컴퓨터 단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 양전자단층촬영(PET)과 같은 현행 진단 방법들은 대부분 증상이 뚜렷하게 나타난 후에야 진단에 사용됩니다. 베트남-한국과학기술연구원(VKIST) 연구진 에 따르면, 이러한 장비들은 사용하기 어렵고, 고도의 전문 지식이 필요하며, 고가이기 때문에 의사가 필요하다고 판단할 때에만 병원에서 시행할 수 있습니다. 이는 조기에 개입하여 질병 진행을 늦추고 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있는 "황금기"를 놓치고 있음을 의미합니다.
K-Medi Forum 2025에서 VKIST 통합기술개발부 도홍푹(Do Hong Phuc) 석사 연구원이 이끄는 연구팀은 수면 중 수집된 뇌파(EEG) 신호와 머신러닝 알고리즘을 결합하여 뇌 이상 징후를 조기에 감지하는 연구 결과를 발표했습니다.
"EEG는 비침습적이고 저렴한 방법이며, 기기를 웨어러블 기기로 설계하면 집에서도 모니터링할 수 있습니다. AI와 결합하면 인간의 눈으로는 감지하기 어려운 뇌 전기 신호의 아주 작은 변화도 식별하는 데 도움이 됩니다."라고 마스터 푹은 말했습니다.
VKIST 연구팀은 K-Medi Forum 2025에서 뇌파(EEG)와 머신러닝 응용 분야에 대한 연구를 발표했습니다.
연구팀에 따르면, EEG 측정 과정은 각성, 수면(N1, N2), 숙면(N3), REM 수면 등 다양한 수면 단계의 뇌파를 기록할 수 있는 헤드 착용 장치를 통해 수행됩니다. 각 단계의 특징적인 EEG 파동은 머신러닝 알고리즘을 통해 분석되어 신경 퇴행과 관련된 이상을 감지합니다.
특히, VKIST의 모델은 질병 탐지에만 초점을 맞추는 것이 아니라 수면의 질과 주의력도 평가하는 것을 목표로 합니다. 이 두 가지 요인은 알츠하이머병이나 파킨슨병 환자의 초기 증상으로 나타나지만 쉽게 간과됩니다.
푹 마스터는 "베트남 사람들의 뇌파 특성에 맞는 편안한 콘텐츠를 제공하는 개인화된 시스템을 개발하고 있으며, 이를 통해 수면 개선과 장기적인 건강 증진에 기여할 수 있습니다."라고 밝혔습니다.
VKIST에서 개발한 EEG 장치.
부피가 크고 비싸며 병원에서 사용해야 하는 기존 EEG 시스템과 달리, VKIST에서 연구하는 웨어러블 EEG 장치는 작고 사용하기 쉬우며 특히 가정에서 장기간 모니터링하기에 적합합니다. 이는 많은 국제 생의학 센터들이 치료 중심의 의료에서 지역사회의 선제적 치료로 의학을 전환하고자 하는 추세이기도 합니다.
VKIST는 연구 모델 구축에 그치지 않고, 스마트 뇌파(EEG) 솔루션 상용화를 위해 R&D 협력, 기술 이전, 그리고 산업 파트너 발굴을 확대하고 있다고 밝혔습니다. VKIST는 이러한 개발 방향을 통해 고령 인구 증가에 따라 베트남 의료 시스템에 효과적이고 저렴한 조기 진단 도구를 제공하는 데 기여하고자 합니다.
출처: https://mst.gov.vn/vkist-gioi-thieu-giai-phap-eeg-ung-dung-ai-huong-di-moi-trong-chan-doan-som-benh-thoai-hoa-than-kinh-197250801134244784.htm
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