PainVisible, 열화상 카메라와 AI로 통증을 측정하다 — One Show 2026 Best of Pharma

의료 진단에서 환자의 90%가 통증을 주된 또는 연관된 호소로 언급하지만, 측정은 여전히 환자의 말, 몸짓, 또는 척도에서 고른 숫자에 의존한다. 영아, 뇌졸중 환자, 자폐증이나 다운증후군이 있는 사람, 언어적·문화적 장벽에 직면한 환자는 자신의 통증을 항상 말로 표현할 수 없기에, 그 통증은 들리지 않은 채로 남는다.

통증에 시각적 언어를 부여한다: 열화상 카메라가 신체 표면의 열 패턴을 읽고, AI가 이를 의사가 활용할 수 있는 객관적 통증 지도로 전환한다.

Aritium, VML Health, WideLabs는 의사의 스마트폰에 부착하는 휴대용 열화상 카메라를 개발했다. 이 카메라는 통증을 시사하는 신체 표면의 열 패턴을 감지하고, AI 기반 앱이 그 데이터를 수천 건의 환자 연구 및 환경 요인과 비교하여 열 지도, 객관적 평가, 근거 기반 치료 권고를 산출한다.

PainVisible은 스페인 전역과 국제적으로 병원에서 사용되고 있으며, 2025–2026년에 유럽, 라틴아메리카, 미국으로 확장할 계획이다. One Show 2026에서 Best of Pharma, Products 부문 Gold, Craft / Use of Technology 부문 Silver를 수상했다.

통증은 의학에서 가장 흔한 호소로, 환자의 90%가 내원의 주된 또는 연관된 이유로 통증을 언급하지만, 여전히 환자의 말, 몸짓, 또는 척도에서 고른 숫자를 통해 측정된다. 언어 장벽, 인지 장애, 연령, 문화, 개인의 통증 내성은 모두 결과를 왜곡하며, 통증을 전혀 표현할 수 없는 환자 — 영아, 뇌졸중 환자, 자폐증이나 다운증후군이 있는 사람 — 는 들리지 않을 위험이 있다.

아스투리아스에 기반을 둔 의료 기업 Aritium은 VML Health Spain, VML New York, WideLabs와 협력하여 통증을 가시화했다. 의사의 스마트폰에 부착된 휴대용 열화상 카메라가 통증과 연관된 신체 표면의 열 패턴을 감지하고, AI 기반 앱이 이를 수천 건의 환자 연구 및 환경 요인과 비교하여 열 지도, 객관적 평가, 근거 기반 치료 권고를 제공한다.

PainVisible은 환자가 통증을 설명할 능력과 무관하게 의료 전문가에게 통증을 위한 공통의 시각적 언어를 제공한다. 이미 스페인 전역과 국제적으로 병원에서 사용되고 있으며 유럽, 라틴아메리카, 미국으로의 확장이 계획되어 있고, One Show 2026에서 Best of Pharma, Products 부문 Gold, Craft / Use of Technology 부문 Silver를 수상했다.

주관적인 자기 보고를 객관적 측정으로 대체하여, 환자에게 장벽을 극복하라고 요구하는 대신 언어, 문화, 연령, 인지의 장벽을 방정식에서 제거했다.

또 하나의 인식 제고 캠페인 대신, 환자가 말할 수 있는 것과 신체가 보여주는 것 사이의 간극 — 통증의 보편적 시각 언어 — 를 겨냥했다.

시연이 아닌 실제 작동하는 임상 도구로, 병원에 배치되어 통증 클리닉, 소아과 의사, 노인과 의사를 대상으로 하며 근거 기반 치료 권고가 내장되어 있다.

의료 기업, 헬스 에이전시, 기술 스튜디오가 참여한 이 파트너십은 업종을 넘나들며 창의성을 진단 기기 자체에 담아냈다.

측정이 환자의 말할 수 있는 능력에 의존한다면, 환자가 아니라 측정을 재설계하라: 객관적 도구는 의사소통 장벽을 해결된 기술적 문제로 바꾼다.

2026년 중반까지 PainVisible은 스페인 전역과 국제적으로 병원에서 사용되었으며, 2025–2026년에 걸쳐 유럽, 라틴아메리카, 미국으로의 확장이 계획되어 있었다. One Show 2026에서 이 작품은 Best of Pharma, Products 부문 Gold, Craft / Use of Technology 부문 Silver를 수상했으며, ADC 아카이브는 이를 통증 클리닉, 소아과 의사, 노인과 의사, 그리고 의사소통 장벽이 있는 환자를 치료하는 전문의를 위한 AI 기반 의료 도구로 기재하고 있다. Aritium의 CEO는 이를 기술, 창의성, 데이터가 모든 환자에게 더 빠른 진단과 적절한 치료를 제공할 수 있음을 보여주는 증거라고 설명한다.