새로운 AI 시스템, 간질환 환자에게 새로운 희망을 제공할 수 있다

Endgadget의 보고에 따르면, 두 명의 AI 연구자들이 간질환 환자에게 새로운 희망을 제공할 수 있는 시스템을 개발했을 수 있다. 이 시스템은 “99.6%의 정확도로 간질 발작을 예측할 수 있으며, 발작이 발생하기 1시간 전부터 예측할 수 있다”고 한다.

이것은 새로운 발전이 아니며, 이전에 네덜란드의 에인트호번 기술 대학(TU)의 연구자들이 밤間に 간질 발작을 예측할 수 있는 스마트 팔찌를 개발했다. 그러나 새로운 AI 시스템의 정확도와 짧은 시간 틀은 IEEE Spectrum이 지적한 바와 같이, 전 세계적으로 약 5,000만 명의 간질환 환자에게 더 많은 희망을 제공할 수 있다. 이 중 70%의 환자는 약을 제때 복용하면 발작을 통제할 수 있다.

새로운 AI 시스템은 루이지애나 대학교의 히샴 다우드와 마지 바유미가 개발했으며, “기존의 예측 방법에서 큰 발전”이라고 평가된다. 히샴 다우드는 “예상치 못한 발작 시간으로 인해 간질환 환자에게 심리적 및 사회적 영향이 크다”고 설명한다.

설명에 따르면, “각 개인은 고유한 뇌 패턴을 가지고 있으며, 이는 발작을 정확하게 예측하기 어렵게 만든다.” 지금까지 기존 모델은 “두 단계의 과정으로 발작을 예측했으며, 먼저 뇌 패턴을 수동으로 추출한 다음 분류 시스템을 적용해야 했다”는 것이다. 다우드는 이것이 발작 예측에 필요한 시간을 추가했다고 설명한다.

그들의 접근 방법은 7월 24일 연구에서 발표되었으며, “특징 추출과 분류 과정이 하나의 자동화된 시스템으로 결합되어 더早고 정확한 발작 예측을 가능하게 한다”고 한다.

다우드와 바유미는 시스템의 정확도를 높이기 위해 “또 다른 분류 접근 방식을 도입했으며, 깊은 학습 알고리즘이 환자의 뇌 활동의 공간-시간 특징을 분석하여 모델의 정확도를 높였다”고 한다. “EEG 읽기는 여러 채널의 전기 활동을 포함할 수 있으므로” 예측 과정을 더욱 빠르게 하기 위해 두 연구자는 “가장 적합한 예측 채널을 식별하는 추가 알고리즘을 적용했다”고 한다.

완전한 시스템은 보스턴 어린이병원에서 22명의 환자에게 테스트되었으며, 샘플 크기는 작았지만 시스템은 매우 정확했으며(99.6%), “가짜 양성 비율이 0.004로 낮았다”고 한다.

다우드는 다음 단계는 알고리즘을 처리할 수 있는 맞춤형 컴퓨터 칩의 개발이라고 설명한다. “우리는 이 알고리즘을 배치할 수 있는 효율적인 하드웨어[장치]의 설계에 대해 작업하고 있으며, 시스템 크기, 전력 소비, 지연 시간 등 다양한 문제를 고려하여 환자에게 편안한 방식으로 실제 적용에 적합하도록 하고 있다”고 한다.