한의사, ‘마약중독’도 AI 뇌파 바이오마커로 판독…재활 연계 주목

기사입력 2026.09.22 18:32

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    대한뇌파한의학회, ‘뇌파 임상 적용과 한의원 성장전략 세미나’ 개최
    QEEG의 분석 원리에서 최신 AI 바이오마커 연구까지 전략을 공유

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    [한의신문] 마약중독으로 인한 뇌 기능 변화를 뇌파에서 포착하고 AI로 판독하는 바이오마커 연구가 소개됐다. 뇌파의 주요 패턴을 정량화해 중독에 따른 변화를 객관적으로 살피는 접근으로, 한의 임상에서 중독재활 분야로 활용 영역을 넓힐 가능성이 주목된다.


    대한뇌파한의학회(회장 안상훈)는 20일 수인재두뇌과학 잠실센터에서 ‘뇌파의 임상 적용과 한의원 성장전략 세미나 V’을 개최, QEEG의 분석 원리에서 최신 AI 기반 바이오마커 연구까지 한의원 활용전략을 공유했다.


    안상훈 회장은 인사말에서 “의학의 시각화는 물론 AI라는 거대 흐름 속에서 한의임상의 신뢰도를 높이려면 객관적인 데이터를 적극 접목할 필요가 있다”며 “뇌파계는 장비를 직접 사용하며 임상적 이해를 넓혀가는 것이 중요한 만큼 교육 이후에도 진료현장을 지속적으로 지원해 더 많은 한의사들이 활용할 수 있도록 하겠다”고 전했다.


    이날 교육은 △정량화 뇌파(QEEG) 개념 및 분석 기법(윤승현 동국대학교 컴퓨터·AI학부 교수) △뇌의 구조와 기능 / QEEG 임상뇌파의 이해와 적용(이슬기 수인재두뇌과학 수석소장) △정량 뇌파분석의 이해 I(신민철 ㈜바이오시그널랩 대표) △한의원에서의 뇌파활용 및 한의원 성장전략(안상훈 대한뇌파한의학회장)을 주제로 진행됐다.


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    ◎ 복잡한 뇌파를 ‘주파수 지도’로…QEEG가 읽어내는 뇌의 연결


    윤승현 교수는 전문가의 경험과 육안 판독에 의존했던 뇌파를 수치화해 객관적 지표로 분석하는 정량화 뇌파(QEEG)의 원리와 주요 분석기법을 소개했다. 핵심은 미세한 생체신호를 디지털 데이터로 변환한 뒤 주파수·진폭·공간분포·뇌 영역 간 연결성 등을 수학적으로 분석하는 데 있다.


    윤 교수는 “같은 뇌파도 전문가에 따라 다른 결과가 나올 수 있고 객관적 지표가 부족하다”며 “정량화하면 누가 분석하더라도 동일한 지표를 얻고, 축적된 표준 데이터와 비교해 대상자의 상태를 평가할 수 있다”고 강조했다.


    정량화의 출발점은 주파수와 진폭이다. 복잡한 뇌파를 주파수별 성분으로 분해한 뒤 △스펙트럼 분석(주파수별 파워) △브레인맵(두피상 공간분포) △Phase(영역 간 시간적 동기화) △Coherence(기능적 연결성) 등을 통해 뇌의 활동과 영역 간 관계를 정량화한다.


    윤 교수는 “파워 스펙트럼과 브레인맵은 직관적으로 이해하기 쉽고, Phase와 Coherence는 뇌 영역 간 관계를 보는 보다 고차원적인 분석”이라며 QEEG를 디지털 뇌파 활용을 위한 핵심 분석 기반으로 제시했다.


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    ◎ “후두엽 알파부터 보라”…QEEG 임상판독, 숫자보다 ‘분포’


    이슬기 수석소장은 QEEG의 임상 활용에서 특정 주파수의 증감만 볼 것이 아니라 뇌파가 어느 영역에서 어떤 분포로 나타나는지, 환자의 증상과 일치하는지를 함께 판독해야 한다고 강조했다. QEEG를 단독 진단도구가 아닌 증상 추정과 치료 전후 변화를 객관화하는 보조지표로 활용해야 한다는 설명이다. 그는 “세타·베타·알파를 각각 따로 보는 것보다 이 파형들이 위치에 따라 어떻게 나오느냐를 보는 게 포인트”라며 “임상뇌파에선 위치별 기능과 해당 뇌파의 활성도를 함께 체크하는 것이 매우 중요하다”고 강조했다.


    특히 기본 판독의 출발점으로 후두엽 알파파를 꼽았다. 눈을 감은 안정상태에선 알파리듬이 후두부에서 강하게 나타나고 전두부로 갈수록 감소하며, 눈을 떴을 때 나타나는 알파 억제(Alpha blocking)와 반응성도 주요 확인지표다. 이 소장은 “정량뇌파 분석에서 1차적으로 눈이 가야 하는 부분은 후두엽에서 알파파가 얼마나 나오느냐”라며 뇌 성숙도와 기능상태를 살피는 주요 단서라고 설명했다.


    질환별로는 뇌전증·편두통·불면증·치매·우울증·불안·ADHD 등에서 서로 다른 뇌파 특성이 나타날 수 있다고 소개했다. 임상에서는 이를 △객관적 데이터 확보 △개인 간·개인 내 비교 △약물·한약 등 치료 전후 모니터링 △뉴로피드백·호흡 바이오피드백 등 중재 효과 추적 등에 활용할 수 있다는 설명이다.


    또한 전체 경향을 보는 Global Map과 국소 영역을 세분화한 Local Map을 결합해 ‘Global→Local→증상 연결→추가검사·재검’ 순으로 접근하는 방법을 제시했다. 다만 이 소장은 “병증은 뇌파 단일검사뿐만 아니라 다른 검사와 임상증상을 종합해 해석해야 한다”고 권고했다.


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    ◎ “중독도 뇌파에 남긴다”…QEEG, 마약 바이오마커로 확장


    신민철 대표는 후두부 우성리듬(PDR)과 자극 반응성, 뇌파의 공간적 분포를 함께 읽어 뇌 기능 저하를 포착하는 QEEG 판독법을 제시했다. 그는 “단순하게 알파·베타·세타 같은 주파수 분석에 집중하는 게 아니라 특정한 패턴이 나오는지를 보는 것이 판독에서 굉장히 중요하다”며 핵심 지표로 △후두부 우성리듬(Posterior Dominant Rhythm·PDR) △반응성(Reactivity) △전-후 기울기(Anterior-Posterior Gradient)를 제시했다. 


    첫 단서인 PDR은 눈을 감았을 때 후두부에서 나타나는 8~12Hz 알파리듬으로, 정상 성인은 주로 9~10Hz의 안정적 리듬을 유지하지만 뇌 기능이 저하되면 PDR이 불분명해지거나 사라지고 서파화될 수 있다.


    두 번째는 눈을 떴을 때 후두부 알파파가 억제되는 Alpha blocking을 통한 반응성 평가로, 자극 후 알파파가 억제되는지 여부를 통해 뇌의 정보처리와 각성조절 능력을 살핀다. 세 번째 전-후 기울기는 전두부에서 후두부로 갈수록 커지는 진폭의 공간적 분포를 보는 지표로, 후두부 알파 감소와 전두부 서파 증가에 따른 ‘역전’은 경도인지장애(aMCI)·알츠하이머병 등 인지기능 저하를 살피는 단서로 제시됐다.


    특히 신 대표는 QEEG의 확장 영역으로 ‘중독’을 제시했다. 화성·부산·청주·광주 교정시설의 마약 재활 관련 연구와 서울대병원·과기대·교정 연구팀 등이 참여하는 바이오마커 연구를 소개하며 “마약중독뿐 아니라 게임·알코올중독 등 중독 영역에서 뇌파가 바이오마커로 활용되고 있다”며 “AI를 통한 자동분석도 큰 흐름”이라고 강조했다.


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    ◎ “복잡한 뇌파도 5가지 코드부터”…한의원 임상 판독 문턱 낮춘다


    안상훈 회장은 복잡한 뇌파를 한의 임상에서 보다 쉽게 활용할 수 있도록 좌우 비대칭부터 세타/베타 비율까지 5가지 핵심 패턴을 중심으로 브레인맵을 판독하는 방법을 제시했다. 장기간 축적한 뇌파 데이터를 AI와 결합해 ADHD와의 상관성을 분석하는 등 한의원 뇌파검사를 객관적 데이터에 기반한 진료도구로 확장하려는 시도도 소개했다.


    안 회장은 “뇌파 장비를 사용하셔야 뇌파를 알게 된다”며 임상가들이 복잡한 로데이터보다 브레인매핑의 핵심 패턴부터 익힐 것을 주문했다.


    안 회장이 제시한 ‘브레인매핑 5가지 기본코드’는 △좌우 비대칭(Asymmetry)=정서(우울·불안) △전후 분포(Front-Back Distribution)=인지(ADHD·경도인지장애·치매) △특정 부위 증가·감소(Regional Change)=해당 영역 기능 항진·저하 △후두부 우세리듬(PDR)=각성·피로·스트레스·수면부족·인지 △세타/베타 비율(TBR)=각성·집중력이다.


    이와 함께 감정조절·의사결정·인지제어와 관련된 전대상피질(ACC)의 활성도를 우울·불안·ADHD 및 통증 민감도 등을 살피는 참고지표로 제시했다.


    뇌파 데이터와 AI의 결합 가능성도 강조했다. 컴퓨터주의력검사·CBCL 등을 통해 ADHD 의심 아동의 뇌파를 축적한 뒤 동국대 컴퓨터·AI 분야 연구진과 분석한 결과, 특정 뇌파와 ADHD 간 80% 이상의 상관관계를 확인해 관련 기술을 특허출원했다고 소개했다.


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    한편 이날 현장에선 학회와 ㈜바이오시그널랩이 공동 개발한 AI 기반 뇌파계 ‘QEEG-32FX AI’의 시연도 진행됐다. 이는 측정된 뇌파를 AI로 분석해 뇌 기능 상태를 2D·3D 브레인맵으로 시각화하고, PDR·반응성·전-후 기울기(AP Gradient)·연결성 등을 정량화하도록 설계됐다. 특히 딥러닝 기반 자동판독을 통해 주요 패턴과 지표를 제시함으로써 임상에서 데이터를 보다 쉽게 해석하고 환자에게 설명할 수 있도록 해 눈길을 끌었다.


    안 회장은 “데이터를 모으고 그 결과를 모두가 활용할 수 있어야 한다”며 “한의 임상에서 뇌파계 등 보이는 진단을 활성화해 질환별 뇌파 데이터의 축적과 표준화, AI 분석을 연결해 객관적 진단 근거를 넓혀가야 한다”고 강조했다.

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