DGISTのアン・ジンング主任研究員らが中心となり、光州科学技術院（GIST）の全性チャン教授チームと共同で、脳波（EEG）を用いた世界初の客観的疼痛評価AIを開発した。本研究は「IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering」2026年号に掲載された。従来の疼痛評価は患者の自己申告に基づく主観的尺度に依存しており、意識障害者や幼少者、高齢者などの正確な評価が困難であった。これに対し研究チームは、温度刺激に伴う脳波信号を解析するAIアルゴリズムを開発。2つのAIモデルが予測結果を相互に比較し、信頼性の高いデータのみを選択学習する仕組みを採用することで、個人間の疼痛表現のバイアスを効果的に低減した。被験者41名のデータを用いた試験では、従来手法を大幅に上回る分類精度を示し、未学習の新規環境においても安定した予測性能を維持した。さらに、前頭部左右のF7、F8電極付近で観測されるデルタ波活動が疼痛強度と強く相関することを解明し、脳由来デジタルバイオマーカー開発の神経生理学的基盤を確立した。アン研究員は主観的ラベルのバイアス課題を解決したとして、複数の生体信号を統合した臨床対応型疼痛AIプラットフォームへの上級化を目指す。共同研究者のチョン・ウジン氏によると、手術前後の疼痛モニタリング、慢性疼痛の追跡、集中治療室における客観的評価への実用化を目標としており、将来的には脳コンピュータインターフェースを連携させたリアルタイム監視システムへの展開を進める。