SVD 보도에 따르면, 스웨덴 찰메르스 공과대학교(Chalmers tekniska högskola) 연구팀이 인공지능(AI)과 임플란트를 활용하여 무릎 위 절단 환자의 잔여 신경에서 다리 움직임 신호를 직접 해독하는 새로운 연구 결과를 발표했습니다. 이 기술은 미래에 무릎 위 절단 환자를 위한 의족의 성능을 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다.
연구 배경 및 필요성
팔이나 손을 절단한 환자의 의수족은 주로 남아있는 근육을 통해 제어되는 경우가 많습니다. 그러나 다리 절단 환자의 경우, 능동적인 사용자 제어 없이 의족을 사용하는 것이 일반적입니다. 찰메르스 공과대학교 전기공학과 부교수인 자코모 발레(Giacomo Valle)는 신체 부위가 없어진 후에도 해당 부위를 제어하는 데 필요한 모든 정보가 신경에 남아있지만, 이러한 신호를 해독하는 것이 주요 과제라고 설명했습니다. 연구팀은 이 문제를 해결하고자 했습니다.
핵심 기술: 신경 임플란트와 스파이킹 신경망
연구팀은 시험 참가자들의 좌골신경에 머리카락처럼 얇고 유연한 4개의 전자 신경 임플란트를 삽입했습니다. 이 임플란트를 통해 기록된 신경 신호를 해석하기 위해 새로운 AI 방법론을 적용했습니다. 이 방법은 '스파이킹 신경망(SNN)'이라는 기술을 기반으로 하며, 정보 전달이 길고 연속적인 신호가 아닌 짧은 '스파이크' 형태의 신호를 통해 이루어집니다.
- 생체 모방: 스파이킹 신경망은 인간의 신경계가 정보를 전달하는 방식과 유사하게 작동합니다. 이는 챗GPT나 이미지 인식 시스템과 같은 일반적인 AI 시스템과는 차별화되는 점입니다.
- 뇌 통신 이해: 이러한 생체 모방적 접근 방식은 뇌가 신체와 어떻게 소통하는지 이해하는 데 중요한 통찰력을 제공합니다.
연구 성과 및 향후 전망
이 방법론을 통해 연구팀은 시험 참가자들이 의도하는 매우 미세하고 상세한 움직임까지 해석할 수 있었습니다. 심지어 발가락을 꼼지락거리고자 하는 의도까지 파악하는 데 성공했습니다. 자코모 발레 부교수는 이를 통해 '코드를 해독했다'고 설명했습니다.
현재 이 기술은 실제 환경에서 바로 적용될 수 있는 단계는 아닙니다. 이번 연구는 기술의 실현 가능성을 입증하는 '개념 증명(proof of concept)' 단계로, 단 두 명의 시험 참가자를 대상으로 진행되었습니다. 다음 단계는 다음과 같습니다.
- 의족 통합: 개발된 기술을 실제 의족에 통합하는 작업입니다.
- 실생활 적용: 보다 현실적인 일상 시나리오에서 기술을 적용하고 기능을 검증하는 것입니다.
- 환자 이점 확보: 환자들에게 실질적인 기능적 이점을 제공할 수 있도록 기술을 발전시키는 것입니다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 게재되었습니다.
