생체신호로 스트레스를 예측하고, 그 판단의 근거까지 설명할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 기존 AI의 ‘블랙박스’ 한계를 넘고, 의료 현장 적용 가능성까지 염두에 둔 기술이다.

서울바이오허브 입주기업 자이메드㈜는 장주영 박사(교신저자) 연구팀이 개발한 설명 가능 인공지능(XAI: Explainable AI) 기반 스트레스 판별 기술이 생체신호 분야 국제 학술지 Biomedical Signal Processing and Control(IF 5.1) 최근호에 게재됐다고 28일 밝혔다.

이번 연구는 공개 생체신호 데이터셋(WESAD)을 기반으로, 딥러닝 모델에 전문가가 설계한 생체신호 특성(human-engineered features)을 결합한 것이 특징이다. 해당 모델은 스트레스 분류 정확도가 96.57%, 감정 분류 정확도는 87.77%로, 기존 최고 수준을 상회했다. 또한, 기존 AI가 결과만 보여줬던 것과 달리 어떤 기준으로 스트레스를 감지했는지 시계열 데이터를 통해 시각적으로 설명할 수 있어, 의료진의 신뢰도 확보에도 긍정적이다.

장 박사는 “스트레스는 단순한 감정 문제가 아니라 심혈관 질환, 면역 저하, 만성질환으로 이어질 수 있는 중요한 생체신호”라며 “AI가 단지 감지하는 것을 넘어, 판단 근거를 함께 제시함으로써 임상 적용 가능성을 높였다”고 밝혔다.

연구팀은 피부 전도도(EDA), 맥파(PPG) 등에서 추출한 특성(feature)을 딥러닝 모델에 함께 투입해 예측 성능을 높였다. 특히 단순히 heatmap을 활용한 시각화가 아니라, 특정 시간대에 어떤 신호가 스트레스 판별에 영향을 미쳤는지를 수치화하고 시각적으로 표현할 수 있도록 설계했다.

이 기술은 실제 의사 7인을 대상으로 한 해석력 평가에서도 기존 방식 대비 모든 항목에서 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 기존 XAI 기술이 이미지나 텍스트 위주로 발전한 것과 달리, 시간 축을 갖는 생체신호 분석에서 해석 가능성을 구현한 사례라는 점에서도 기술적 의의가 크다는 평가다.

제1저자인 이혁종 연구원은 “사람이 이해할 수 있는 방식으로 작동하는 AI가 되어야 의료 현장에 실질적으로 적용될 수 있다”며 “전문가 기반 특성(feature) 설계와 시계열 구조를 동시에 반영해 사람 중심의 AI를 구현한 것이 핵심”이라고 설명했다.

자이메드는 이번 기술을 바탕으로 정신건강, 건강검진, 기업용 헬스케어 프로그램 등 다양한 분야로 응용을 확대할 계획이다. 자이메드 관계자는 “해당 기술은 의료기기뿐 아니라 웨어러블 헬스케어, 건강 모니터링 서비스 등에도 활용 가능성이 높다”며 “정신건강 관리의 객관화와 조기 개입 도구로 발전시킬 수 있도록 연구를 이어가겠다”고 밝혔다.

한편, 자이메드는 서울대학교병원 박상민 교수가 2020년 설립한 디지털 헬스케어 스타트업으로, 2022년 소프트웨어 의료기기 제조를 위한 GMP 인증을, 2024년에는 안저 AI 솔루션으로 식약처 품목 허가를 획득했다.