인간의 뇌는 여전히 우리가 이해하기 시작한 마지막 개척지 중 하나입니다. 그러나 인공지능(AI)이 뇌의 복잡성을 풀어 중요한 질병을 식별하고 진단할 수 있다면 어떨까요?
피라미달: 뇌파 해석의 혁신
Y Combinator에서 지원하는 스타트업 피라미달은 복잡한 "뇌의 언어"를 해석하기 위한 독창적인 기초 모델을 개발하고 있습니다. 이 혁신적인 기술은 다양한 뇌파 검사(EEG) 응용 프로그램을 강화하고 의학, 약리학, 소비자 제품 전반에 걸쳐 영향을 확대할 준비가 되어 있습니다. 최근에는 Y Combinator, Adverb Ventures, Lionheart Ventures 등 주요 투자회사 및 Intercom, Plangrid, Guilded의 엔젤 투자자로부터 600만 달러의 투자를 유치했습니다.
피라미달 공동 창립자 크리스 파후자는 "우리는 뇌파 데이터를 사용해 AI 모델을 훈련시키고 있으며, 이는 ChatGPT가 텍스트로 훈련받는 방식과 유사합니다. 이는 EEG 데이터에 대해 훈련된 최대 모델입니다."라고 밝혔습니다.
신경과 의사의 부족 문제 해결
현재 뇌 관련 질환 환자는 EEG 모니터링을 받지만, 데이터 해석은 신경과 의사에게 의존하고 있어 느리고 오류가 발생하기 쉬운 과정입니다. 파후자는 미국에서 신경과 의사의 급격한 부족을 강조하며, 특히 EEG 해석에 능숙한 의사가 부족하다고 말했습니다. 집중 치료 중 환자의 뇌 활동은 며칠 동안 기록되지만, 방대한 데이터 양으로 인해 포괄적 검토는 비현실적입니다. 의사들은 종종 샘플링에 의존해 진단을 놓치는 위험이 있습니다.
EEG 데이터는 고도로 복잡하고 변동성이 커 해석하기가 어려운 것으로 알려져 있습니다. 정적인 MRI 스캔과 달리 EEG 판독값은 매우 빨리 변동하며, 여러 채널에서 매초 수천 가지 변화가 발생합니다. 파후자는 "훈련받은 전문가조차도 중요한 세부사항을 놓칠 수 있습니다."라고 언급했습니다.
EEG 분석의 발전
피라미달은 자사의 모델이 전문 신경과 의사의 전문성과 경쟁할 수 있도록 훈련하며, 지속적인 EEG 판독을 자동으로 분석할 수 있게 할 계획입니다. 이 회사는 먼저 신경 집중 치료(ICU)에 최적화된 모델을 개발하여 EEG 데이터의 거의 실시간 해석을 가능하게 합니다. 이는 의료진이 발작, 뇌출혈 및 기타 뇌 기능 장애와 같은 상태를 신속하게 진단하는 데 도움을 줄 것입니다.
파후자는 "이는 의사에게 중요한 보조 역할을 합니다."라며, 더 빠르고 정확한 진단으로 환자 치료를 신속하게 하고 의료 비용을 절감할 수 있는 가능성을 강조했습니다.
신경과 진단의 혁신
"뇌파는 신경과 진단에 필수적입니다."라고 피라미달의 공동 창립자이자 CEO인 디미트리스 사켈라리우가 말했습니다. 데이터 분석 자동화와 종합적인 데이터 세트를 활용함으로써 피라미달은 개인 맞춤형 치료 전략을 강화하고 질병 예측을 조기화하고자 합니다. 무선 EEG 센서가 보편화됨에 따라, 이 모델은 지속적으로 뇌 건강을 모니터링하는 개인화된 에이전트를 개발하는 길을 열어줄 것입니다.
"이 에이전트는 환자의 반응과 질병 진행 상황에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다."라고 사켈라리우는 덧붙였습니다.
피라미달의 모델은 독점 및 오픈 소스 데이터 세트를 통해 다양한 EEG 사용 사례를 분석하여 여러 신경 질환에 대한 기존 및 새로운 바이오마커를 식별하는 데 도움을 주고 있습니다. 현재 이 스타트업은 영국의 킹스 칼리지와 세인트 토마스 병원에서 기술을 시험하고 있습니다.
파후자는 "우와 같은 EEG 모델을 개발하는 곳은 없습니다."라고 강조하며 신뢰성과 일반화를 위해 필요한 막대한 시간과 재정적 투자를 강조했습니다.
ICU를 넘어선 비전
신경 집중 치료(ICU)가 초기 초점이지만, 피라미달의 기술은 더 넓은 응용 가능성을 지니고 있습니다. 파후자는 일반 신경과, 간질 관리 및 신경정신의학에도 사용할 수 있는 잠재력을 언급하며, 환자 선별을 위한 다양한 의사 클리닉에서도 활용할 수 있다고 설명했습니다. 실시간 치료 평가를 위한 약리학 분야에서도 상당한 응용 가능성이 있으며, EEG 데이터를 활용한 소비자 제품 분야에서도 활용할 수 있습니다.
"기술이 발전함에 따라 우리는 복잡한 데이터를 정리할 수 있습니다."라고 그는 설명했습니다.
앞으로 사켈라리우는 신경 센서가 장착된 일상적인 기기, 예를 들면 헤드폰이 이루는 "정량적 성찰"의 미래를 상상하고 있습니다. 이를 통해 개인은 스트레스 수준을 추적하고, 명상 기법을 개선하거나, 특정 수면 단계에서 표적 오디오 자극을 통해 학습을 최적화할 수 있을 것입니다.
"우리와 같은 대규모 모델로 구동되는 개인화된 에이전트가 이를 가능하게 할 것입니다."라고 그는 말했습니다.
파후자는 신경기술을 다음 개척지로 설명하며 뇌의 복잡성과 신호 해독의 필요성을 강조했습니다. "우리가 가진 가장 복잡한 것은 우리의 뇌입니다. 그러나 그것은 여전히 미지의 영역입니다. 우리는 이 신비를 해독할 방법을 찾을 수 있을까요?"
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