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어지럼증은 인체 감각-운동계 (Sensorimotor system)의 입출력 신호 체계가 약화됐을 때 주로 발생하는 것으로, 시각, 체성 및 전정감각계의 입력 신호가 핵심 역할을 한다.
어지럼증으로 이비인후과나 신경과를 방문하면 다양한 검사를 통하여 위의 감각계 신호가 제대로 인체에서 입력되어 뇌로 전달되는지 확인한다.
하지만, 검사 시간이 길고, 대다수의 검사 장비가 고가이기 때문에 환자에게 시간적, 비용적 부담이 높다는 문제가 있다. 따라서, 어지럼증 조기 진단 및 재활 평가를 위한 국내 원천 기술 확보가 절실한 상황이다.
이미 최안렬 교수 연구팀은 2022년도에 AI 기반 어지럼증 조기 진단 기술 개발로 국제 저명 학술지 (IEEE J Biomed Health Inform) 표지 논문에 선정된 바 있다. 기존 연구는 서있는 자세에서 밸런스에 영향을 미치는 감각계(시각, 체성, 전정감각계 및 시각 의존도)의 기여도를 추정할 수 있는 딥러닝 모델이었다. 하지만, 감각계 기여도를 계산할 수 있는 평형지수를 알 수 없는 한계점이 있었다.
이에 본 연구에서는 평형지수 예측이 가능한 고도화된 딥러닝 모델을 제시하였으며, 이를 통하여 해석 가능한 감각계 기여도 도출이 가능해졌다.
최안렬 교수는 “이번 연구를 통하여 서있는 자세의 Center of Pressure 정보만으로 어지럼증에 영향을 미치는 감각계 기여도를 알 수 있는 것으로 확인됐다”며 “본 기술을 활용하여 저비용의 국산 어지럼증 진단 및 재활 의료기기 개발이 가능할 것으로 기대된다”라고 설명했다.
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