혈압은 환자의 건강상태를 보여주는 가장 중요한 생체신호이다. 2012년 세계보건기구(WHO) 발표기준 전 세계 사망자 가운데 31%가 심혈관질환 사망자로 발표됐다.
현재 오실로메트릭 혈압측정방법이 수축기 혈압과 이완기 혈압을 추정하는 방법으로 널리 사용되고 있지만 경험적인 방법(최대진폭방법)이라는 한계가 있어 수학적 방법, 뉴럴 네트워크 방법 등 여러 방법들이 대안으로 시도되고 있지만 만족할 만한 연구 성과를 얻을 수 없었다.
인공지능 딥러닝 기술이란 대용량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 사람의 뇌신경에서 학습하는 메커니즘처럼 컴퓨터를 학습시켜 핵심적인 내용과 기능을 분류하거나 군집화할 수 있는 기계학습방법이다.
미래부는 한양대 장준혁(사진) 교수 연구팀이 이런 과정을 극복하고 인공지능 딥러닝 기술을 이용하여 의사 등 전문가가 측정하는 수준의 정확성을 갖는 혈압측정기술을 세계 최초로 개발했다고 밝혔다.
장준혁 교수 연구팀(한양대)은 미래창조과학부 기초연구사업(개인연구)의 지원으로 연구를 수행했으며, 이 연구는 국제적인 학술지 IEEE 산업정보 트랜잭션 10월 15일자에 게재됐다.
이번에 새롭게 개발한 딥러닝기반 오실로메트릭 혈압추정기술은 기존 최대진폭방법(maximum amplitude algorithm)에 비해 에러발생문제를 효과적으로 개선하고, 사람으로부터 측정되는 생체측정 데이터의 샘플의 소량화 문제를 해결할 수 있는 기술로서 최근 급부상하고 있는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 이용해 혈압을 추정한다.
딥러닝 기술은 인공지능 및 패턴인식 분야에서 널리 사용되는 기술로 다양한 입력 데이터에 대해 항상 최적의 데이터를 찾는 장점을 가지고 있어 강인한 성능을 보장할 수 있다. 연구팀은 이 기술을 활용해 오실로메트릭기반 혈압추정알고리즘을 개발했고 이전 방법에 비해 더 정확하게 추정했고, 혈압추정 결과를 크게 향상 시켰다.
장준혁 교수는 “이 연구는 전문가가 청각으로 측정하는 혈압과 유사한 정밀도를 갖는 혈압측정 기술을 개발한 것으로 압박대를 감아 나타난 생체신호데이터의 특징을 인공지능 딥러닝 알고리즘으로 구축된 인공신경망에서 인식하여 혈압값을 도출함으로써 혈압추정 결과를 크게 향상시켰다”며 “가정과 병원에서 새로운 바이오 진단에 널리 활용될 것으로 기대된다”고 연구의 의의를 설명했다.
