AI 기반 통증 관리 알고리즘 개발과 연구

📌 AI 통증 예측 솔루션 ‘페인엑스’, 고려대의대와 임상·사업화 본격화

AI 헬스테크 기업 스텔라큐브가 고려대학교 의과대학 김희중 교수 연구팀과 본 계약을 체결하며, 인공지능 기반 통증 관리 알고리즘의 임상 검증과 사업화를 본격 추진합니다. 생체신호와 전자의무기록(EMR)을 결합해 ‘주관적 통증 호소’에 의존하던 한계를 줄이고, 의료진 의사결정 지원까지 확장하는 것이 핵심입니다.

✅ 중요한 3가지 핵심

1) ‘본 계약’ 체결로 임상 연구와 사업화가 동시에 가속

요약 스텔라큐브와 고려대의대 연구팀의 협력은 단순한 MOU 수준을 넘어, 실증 연구를 전제로 한 ‘본 계약’이라는 점에서 의미가 큽니다. 페인엑스의 통증 예측·관리 성능을 임상 데이터로 검증하고, 결과를 사업화 로드맵으로 연결하는 구조를 갖춥니다. 즉, 연구(근거) → 검증(임상) → 확산(서비스)로 이어지는 전 주기 전략이 마련된 셈입니다.

AI 기반 통증 관리 알고리즘 개발과 연구

AI·의료데이터 기반 통증 예측 모델의 임상 검증이 본격화됩니다.

2) 생체신호+EMR로 ‘통증 패턴’을 분석해 예측 정확도 향상

요약 기존 통증 평가는 환자 자가 보고(통증 점수 등)에 크게 의존해 변동성이 컸습니다. 페인엑스는 연속적인 생체 신호와 전자의무기록을 함께 분석해, 통증의 발생·악화 가능성을 사전에 추정하는 방향을 지향합니다. 데이터가 축적될수록 개인별 통증 패턴을 더 정교하게 학습해 ‘맞춤형 관리’로 확장될 여지가 큽니다.

Q.1 통증 예측이 가능해지면 환자에게 어떤 변화가 생기나요? 답변 보기

A. 통증이 심해진 뒤에 대응하는 방식에서, 악화 가능성을 미리 감지해 선제적으로 관리하는 방식으로 바뀔 수 있습니다. 예를 들어 활동·수면·약물·재활 일정 등을 조정해 통증 폭발을 줄이고, 응급 방문이나 불필요한 검사 부담을 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 환자 입장에서는 “왜 아픈지/언제 심해지는지”를 데이터로 이해하는 경험이 커집니다.

Q.2 생체신호와 EMR을 함께 쓰는 이유는 무엇인가요? 답변 보기

A. 생체신호는 실시간 변화(심박, 활동량, 수면 등)를, EMR은 진단·처치·검사·약물 같은 임상 맥락을 담고 있습니다. 둘을 결합하면 “현재 몸 상태가 어떻게 변했고, 어떤 치료를 받았는지”를 동시에 해석할 수 있어 통증 변화의 원인 추정과 예측에 유리합니다. 결과적으로 의료진의 의사결정 지원 모델로 연결될 가능성도 커집니다.

3) 임상 검증 결과가 ‘신뢰성’과 ‘확장성’을 좌우한다

요약 의료 AI는 “잘 맞는다”는 주장만으로는 현장 도입이 어렵고, 임상 데이터 기반 검증이 필수입니다. 이번 공동 연구는 성능 검증(모델링/피처 엔지니어링 포함)을 통해 신뢰도를 높이고, 실제 진료 흐름에 적용 가능한 형태로 다듬는 과정이 핵심입니다. 검증 성과가 확보되면 병원·보험·디지털치료 연계 등 다양한 사업 확장 시나리오의 기반이 될 수 있습니다.

Q.1 임상 검증에서 가장 중요하게 보는 지점은 무엇인가요? 답변 보기

A. “예측 정확도”뿐 아니라 실제 환자군에서 일관되게 작동하는지(재현성), 특정 조건에서 오작동하지 않는지(안전성), 그리고 의료진이 해석·활용할 수 있는지(설명가능성)가 중요합니다. 또한 데이터 편향(연령/질환/치료 경로 등)으로 특정 집단에 불리해지지 않는지도 점검해야 합니다. 이런 요소들이 확보되어야 임상 현장 적용 가능성이 높아집니다.

Q.2 사업화 단계에서는 무엇을 먼저 준비해야 하나요? 답변 보기

A. 임상 검증 결과를 바탕으로 “어떤 환자군/어떤 상황에서 가장 효과적인지”를 명확히 정의하는 것이 우선입니다. 그 다음으로는 병원 시스템(EMR) 연동 방식, 개인정보·보안 체계, 의료진 워크플로우에 부담을 주지 않는 UI/알림 설계가 중요합니다. 마지막으로 성과 지표(통증 감소, 재방문 감소, 만족도 등)를 제품 KPI로 연결해야 확장 가능한 모델이 됩니다.

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🧾 결론

핵심 결론 스텔라큐브와 고려대의대의 본 계약은 AI 통증 관리 솔루션 ‘페인엑스’를 임상 근거 기반으로 고도화하고, 실제 의료 현장 적용과 사업화를 동시에 추진한다는 점에서 의미가 큽니다. 생체신호와 EMR 결합 분석은 통증을 ‘주관적 호소’에서 ‘데이터 기반 예측’으로 전환하는 시도를 강화합니다. 향후 임상 검증 결과가 신뢰성·확장성을 결정할 핵심 변수가 될 것이며, 연구 성과가 축적될수록 개인 맞춤형 통증 관리와 의료진 의사결정 지원 모델로의 발전 가능성이 커집니다.