환자통증 후유증을 줄이는 인공지능 기술 개발된다.

틍증은 정말 말할 수 없는 고통 중 하나입니다. 일상 생활에서 손가락이나 발가락 부위만 다쳐도 많은 고통을 수반합니다.

특히 치통이나 생리통의 경우는 진통제를 복용해도 참 견디기 쉽지않죠?? 그래서 통증을 정확하게 감지하고 이를 효과적으로 관리하는 방법이 중요합니다.

허리통증

 

샌디에이고 캘리포니아대의 연구팀은 환자의 통증을 예방하고 조기에 대응하기 위해 인공지능(AI) 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 수술 전후 및 수술 중에 환자의 통증을 모니터링하는 역할을 수행하며, 그 결과는 매우 흥미로운 것으로 나타났습니다.

 

현재 통증 평가는 주관적인 방법을 기반으로 합니다. 환자는 스스로 자신의 통증 정도를 평가하거나 의료 전문가는 환자의 표정, 신체 움직임 및 근육 긴장 정도를 고려하여 판단합니다. 그러나 이러한 방법은 주관적이며, 환자의 인종, 문화, 성별에 따라 통증 표출이 다를 수 있습니다. 이는 잘못된 통증 관리로 인해 건강 악화로 이어질 수 있는 위험을 안고 있습니다.

 

연구팀은 두 가지 형태의 AI와 컴퓨터 비전, 딥러닝을 활용하여 환자의 통증을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 시스템을 개발했습니다. 이러한 기술을 통해 통증을 조기에 정확하게 감지하고 이에 따른 치료를 제공함으로써 환자의 입원 기간을 단축하고 만성 통증, 불안, 우울증 등의 후유증을 예방할 수 있습니다.

 

연구팀은 69명의 수술 환자를 대상으로 115개의 통증 발현 상태와 159개의 무통증 상태로 구성된 14,3293개의 얼굴 이미지를 AI 모델에 제공하여 얼굴 패턴을 학습시켰습니다. 특히, 적외선 열지도를 활용하여 얼굴의 눈썹, 입술, 코 등의 표정과 얼굴 근육에 초점을 맞추어 통증 예측을 수행했는데, 이 결과 CPOT와 88%, VAS와 66%의 일치도를 보였습니다. 

통증이 있을 때 얼굴을 판별하는 기술인 듯 합니다. 기존에는 통증 모양에서 선택을 했는데 인공지능이 판별을 한다고 하니 참 좋은 세상입니다.

 

이 연구 결과는 환자가 직접 보고하는 VAS가 주관적인 평가 방법이라는 점에서 CPOT와의 높은 일치도를 갖고 있음을 보여주며, AI 시스템이 미묘한 단서를 활용하여 통증을 감지하는 유용한 도구로 인정받았습니다. 앞으로는 소리 등 다른 변수를 추가하여 통증 감지 정확도를 더욱 향상시키기 위한 노력이 진행될 것으로 예상됩니다.

 

또한, 수술 회복실에 설치된 카메라 시스템을 통해 환자의 통증을 실시간으로 파악하고 적절한 치료를 제공하는 가능성도 열린 것으로 보입니다. 이러한 혁신적인 기술은 환자의 후유증을 최소화하고 미래 의료 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.