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▲ (왼쪽부터) 교신저자 이성환 교수, 제1저자 이민지 박사 (사진=로려대) |
게재된 이성환 교수팀의 논문 「Quantifying Arousal and Awareness in Altered States of Consciousness using Interpretable Deep Learning」은 설명 가능한 딥러닝을 사용하여 매우 짧은 뇌 신호만으로 의식의 깊이를 정량화할 수 있는 의식 지표인 ‘Explainable Consciousness Indicator(ECI)’를 제안했다.
의식의 정량화는 수면 장애 환자, 수술 시 발생할 수 있는 각성과 같은 사고를 막기 위한 마취 심도 측정, 의식 장애 환자의 진단 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 뇌과학 분야의 핵심 기술이다. 의식은 지각(awareness)과 각성(arousal)의 두 가지로 구성되어 있는데, 현재 가장 신뢰받고 있는 의식 지표로인 Perturbational Complexity Index(PCI)는 지각만을 측정할 수 있어 Ketamine과 같은 마취제나 꿈을 꾸는 Rapid eye movement(REM) 수면에서는 완전히 깨어있을 때와 구분이 불가능하다. 또한 최소 5분 정도의 뇌 신호가 필요로 하여 데이터 획득에 시간 소모가 많다.
그러나 이번에 개발된 ECI지표는 각성과 지각 두 요소를 동시에 측정하는 세계 최초의 의식 지표로서 수면, 다양한 마취제를 활용한 마취 상태, 진단이 모호한 의식 장애 환자의 경우에도 모두 명확한 구별이 가능하다. 또한 1초 가량의 짧은 뇌 신호만으로도 실시간으로 의식의 깊이를 측정이 가능하고, 의식 수준과 관련 뇌 활성 부위를 설명해준다는 점에서 매우 실용적인 지표이다.
이성환 고려대 교수는 "사람들은 흔히 불러서 반응이 있으면 의식이 있고, 반응이 없으면 의식이 없다고 간단하게 생각하지만, 실제로 의식은 굉장히 복잡한 뇌의 정신 작용"이라며 "이번 논문은 의식의 수준을 각성과 지각 두 요소에서 실시간으로 정량화하여 설명해주는 세계 최초의 기술"이라고 말했다. 또한, "수면, 마취, 질병 등 다양한 분야에 적용이 가능한 의식 지표로서, 수술 중 환자의 마취 심도를 측정한다거나, 식물인간과 같은 의식 장애 환자의 진단에도 유용하게 사용할 수 있는 기술이다. 특히 환자는 데이터를 길게 획득하기 어려운데, 짧은 신호로 신뢰성 있는 지표를 계산할 수 있다는 점에서 괄목할 만한 성과"라고 연구 의의를 밝혔다.
이번 연구는 University of Wisconsin at Madison, University Hospital of Liege 연구 팀과 공동으로 수행했으며, 과학기술정보통신부/정보통신기획평가원 ‘인공지능대학원지원사업’과 ‘AI혁신허브사업’의 지원을 받아 수행됐다.
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▲ 그림1. 수면, 마취, 의식 장애 환자에서의 ECI (자료=고려대) |

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