영국에서 의공학 연구 후 뇌공학과 교수로 재직... 딥러닝 적용해 모바일 헬스케어, 에듀테크에 활용

▎사진:김현동 기자

인간의 몸에선 매순간 수많은 생체 정보가 발생한다. 호흡·맥박·혈압처럼 간단히 측정할 수 있는 수치부터 컴퓨터 단층 촬영(CT)나 자기공명 영상장치(MRI) 같은 전문 장비를 사용해야 하는 파악할 수 있는 정보도 있다. 생체 정보는 주로 건상 상태를 파악하는 데에 사용해왔다. 김동주 케이유엠텍 대표는 생체 신호를 활용하면 더 많은 의료 정보를 얻을 수 있다고 본다. 단순한 기계 장비도 일정 시간 지나면 특정 소음이 커지곤 한다. 인체에서 나오는 신호의 패턴을 분석하면 특정 질병의 발병 여부나 환자의 건강 상태를 더욱 정확하게 파악할 수 있다는 것이다. 자료가 워낙 방대하기 때문에 수집한 생체 정보는 인공지능(AI)을 통해 딥러닝 방식으로 분석한다. 김 대표는 “환자로부터 획득한 신체 신호를 분석해 환자의 상태를 파악하고 예후를 예측할 수 있다”며 “의료진이 좀 더 효과적인 치료를 하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 자신했다.

김 대표는 영국 유학생 출신의 창업가다. 런던대학을 나와 케임브리지대학에서 의공학 연구로 박사학위를 받고 귀국해 고려대 뇌공학과 교수로 재직 중이다. 사업은 오래 전부터 구상했다. 의공학으로 박사를 시작한 배경도 “전문 지식을 활용해 사업에 뛰어들고 싶어서”라고 말했다. 그는 연구에 힘을 기울하기 위해 회사도 차렸다. 이를 위해 2014년 열린 고려대 창업 공모전에 참가해 우승을 했다. 대학의 지원을 받는 일종의 연구실 창업이다. 회사 이름은 케이유엠텍(KUMTech·Korea Univ. Medical Technology)으로 정했다. 그는 이곳에서 후천적 뇌 손상, 유소아·노년 신경계 질환의 뇌생리 신호와 뇌 영상, 전자의무기록 같은 의료 데이터를 모아 AI를 활용해 분석하고 있다. 김 대표는 “우리가 분석한 생체 데이터를 의료진에 전달해 더욱 정확한 진료를 돕는 형식”이라고 설명했다.

창업 5년에 접어든 지금 회사는 빠르게 성장 중이다. 병원을 찾는 환자들의 의료 정보 분석부터 모바일 헬스케어와 교육 분야, 그리고 수면 정보 분석으로 영역을 넓혔다. 서로 다른 분야지만, 인체에서 나오는 정보를 분석해 진료와 건강관리, 교육, 수면을 돕는 공통점이 있다. 2월 21일 고려대 과학도서관 6층, 케이유엠텍 연구실에서 만난 김 대표는 의료 데이터 활용을 놓고 열변을 토했다. 그는 “영국 케임브리지대학에서 공부하던 시절부터 고려대 뇌공학과에서 교편을 잡고 있는 지금까지 의료 데이터 분석에 매진해왔다”며 “AI 기반 생체 신호 분석과 모델링에서 가장 앞서 있는 연구팀”이라고 강조했다.

생체 신호 분석과 모델링에 강점

그가 많은 공을 들여온 분야로 모바일 헬스케어가 있다. 관련 시장도 매년 빠르게 성장 중이다. 한국의 모바일 헬스케어는 병원에서의 환자 진단과 치료가 대부분이다. 스마트폰이나 기타 웨어러블 디바이스, 인공지능을 적극적으로 활용하는 헬스케어 솔루션은 아직 자리를 못 잡았다. 특히 모바일 헬스케어는 사용자가 운동량·수면시간·체중·혈압·혈당 등의 정보를 직접 기입해야 한다. 편의성이 떨어지다 보니, 사용자들도 적극적이지 않다. 2016년 미국에서 모바일 헬스케어 프로그램 가입자 45만 명을 대상으로 실시한 조사 결과, 가입자 중 34%는 가입 당시 단 한 번 사용하고 다시는 프로그램을 사용하지 않았다. 김 대표는 “결국은 생체 신호, 생체 정보를 알아서 수집하고 알아서 분석하는 솔루션만이 살아남을 것”이라고 내다봤다.

김 대표와 연구진은 오랫동안 중환자실과 수술실에서 획득된 생체 데이터를 연구해왔다. 예컨대 혈압이나 심전도 데이터를 분석해 스트레스의 정도나 심장질환의 발병률이나 급성 심혈관계 질환의 발생 여부를 분석해왔다. 여기에 상황상 획득하기 어려운 특정 생체 신호 정보를 다른 생체 신호 분석을 통해 추정해내는 기술도 가지고 있다. 최소한의 신체 정보로 더 다양하고 정확한 진단을 돕는다. “이번에 출시를 앞둔 애플리케이션은 기본적으로는 비침습 생체 신호의 측정과 분석 기능을 가진 모바일 헬스케어 솔루션으로, 뇌파와 맥파를 함께 측정합니다. 이 맥파의 속도와 파형의 형태를 분석해 부정맥이나 고혈압, 여타 형태의 심혈관계 질환 여부 및 정도를 추정하는 방식입니다.”

뇌신경계 연구 학습장애 치료에 활용

같은 원리를 교육 분야에도 활용할 수있다. 교육 과정에 정보통신기술(ICT) 기술을 결합해 활용하는 것을 에듀테크라고 한다. 한국에서는 에듀테크의 도입이 지지부진한 상황이다. 빅데이터 기반 개인별 맞춤 학습이 그나마 수요가 높다. 문제는 어떤 데이터를 확보하냐에 따라 분석 결과가 천차만별이라는 것이다. 특히 생체 신호의 경우 데이터의 양은 곧 데이터의 질이다. 이전 제품을 개발하기 위해 양질의 임상 결과를 확보하는 것이 중요하다. 김 대표는 “우리가 출시할 기기는 사용자의 뇌파신호와 기타 생체 신호를 분석, 모니터링해서 신경계 활동을 추정해 적합한 학습 전략과 학습 내용을 알려주는 것을 목적으로 한다”며 “양질의 데이터와 다양한 생체 신호 분석 경험이 필수”라고 강조했다.

신경계 활동을 분석할 때 뇌파만 측정해서는 한계가 있다. 인간은 무언가를 선택할 때 무의식의 영향을 많이 받는다. 선택은 많은 경우 스트레스도 동반한다. 무의식과 스트레스는 생체 신호에 크게 반영된다. 김 대표는 학생이 행동을 하기에 앞서 그 원인이 되는 몸과 마음의 신호를 읽어 분석해야 효과적인 학습 지도가 가능하다고 말했다. 이를 위해서는 개개인에게 최적화된 상태를 찾아낼 수 있는 기술력이 필요하다. 김 대표는 “우리 연구진은 이미 의료계에서 검증된 기술력을 가지고 있어 다른 에듀테크 업체에 비해 기술력이 크게 앞서 있다”며 “앞으로는 뇌신경계 자극을 통한 학습장애의 치료 등 뇌과학과 공학을 적극적으로 활용할 수 있는 영역에도 도전하겠다”고 말했다.