○ 전 세계 6천만 명 이상이 뇌전증(epilepsy)을 앓고 있으며, 이로 인한 연간 보건의료비는 약 8000억 DKK에 달함

– 기존의 뇌전증 진단은 EEG(뇌파 측정)에 의존하며, 장기 모니터링 환자의 경우 전문가가 영상 데이터를 수 시간 동안 수작업 분석해야 함

– 현재까지 AI가 EEG 분석을 대체할 정도의 정밀도를 확보한 시스템은 부재

○ 이에 따라 덴마크의 EPIFY 프로젝트는 실시간 뇌파 패턴을 자동 인식하고 발작 발생 시점 알림 기능을 갖춘 고정밀 마이크로칩(System-on-Chip)을 개발 중

○ 프로젝트는 오르후스대학교의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCl) 연구 성과를 기반으로 하며, 전자공학, 신경생리학, 인공지능 분야 전문가들과 Cenexum Technologies ApS, Qmed Consulting, 오르후스 대학병원, Filadelfia 뇌전증 전문병원이 참여

○ 개발 중인 마이크로칩은 딥러닝 기반 신경망 알고리즘과 고효율 칩 기술을 통합하여 발작 신호를 자동으로 탐지·분류하고 진단 정확도 향상 및 병원 진단 인력 부담을 완화하는 것을 목표로 함

○ 현재 프로토타입은 개발 완료 단계에 있으며, 향후 임상 시험을 통해 성능 검증 예정

– 최종 제품은 병원 시스템에 통합되어 정확하고 신속한 진단 접근성 확대 및 고숙련 인력 의존도 감소시켜 의료 시스템 효율성 증대가 기대됨

○ 사업 개요