딥러닝으로 간질 발작을 잡는다! SeizureTransformer의 놀라운 성과

SeizureTransformer는 딥러닝 기반의 혁신적인 발작 감지 모델로, 기존 기술의 한계를 극복하고 실시간 정확도를 높여 2025년 국제 학회 경진대회에서 1위를 차지했습니다. 이는 AI 기술이 의료 분야에 가져올 혁신의 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다.

전 세계적으로 약 6500만 명이 겪는 간질. 발작의 빠르고 정확한 감지는 환자의 건강과 삶의 질에 직결되는 매우 중요한 문제입니다. 최근 딥러닝 기반 자동 발작 감지 기술이 등장했지만, 대부분의 기존 방법들은 복잡한 후처리가 필요하고 EEG 데이터의 장기간 패턴을 효과적으로 처리하지 못하는 한계가 있었습니다.

하지만 이제 희망이 있습니다! Kerui Wu, Ziyue Zhao, Bülent Yener 등 연구진이 개발한 SeizureTransformer가 바로 그 해답입니다. SeizureTransformer는 혁신적인 3단계 구조를 통해 기존 기술의 한계를 뛰어넘었습니다.

(i) 깊은 인코더: 1D 합성곱 신경망을 이용하여 EEG 데이터의 특징을 추출합니다. (ii) 잔차 CNN 스택 및 트랜스포머 인코더: 이전 출력을 고차원 표현으로 임베딩하여 문맥 정보를 활용합니다. 이는 장기간 패턴을 효과적으로 학습하는 핵심 기술입니다. (iii) 간소화된 디코더: 추출된 특징을 시계열 확률로 변환하여 각 시간 단계별로 발작 유무를 직접적으로 예측합니다. 후처리 과정을 최소화하여 실시간 감지에 최적화되었습니다.

그 결과는 놀라웠습니다! 공개 및 비공개 EEG 발작 감지 데이터셋에서 기존 방법들을 압도적인 성능으로 앞질렀습니다. 실제로 2025년 국제 인공지능 기반 간질 및 기타 신경질환 학회에서 주최한 발작 감지 경진대회에서 1위를 차지하며 그 기술력을 세계적으로 인정받았습니다.

SeizureTransformer는 단순히 기술적인 발전을 넘어, 수많은 간질 환자들에게 실시간, 정확한 발작 감지를 제공하는 꿈을 현실로 만들어 줄 가능성을 보여주었습니다. 이는 AI 기술이 의료 분야에 가져올 혁신의 시작을 알리는 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 SeizureTransformer를 기반으로 더욱 발전된 기술이 개발되어 많은 사람들에게 도움을 줄 수 있기를 기대합니다.