연구진이 뇌파(EEG) 기반 발작 감지에 활용될 수 있는 자기 지도 학습 기반 모델 'DiffEEG'을 개발했어요. 130만 개의 뇌파 데이터로 사전 학습하여 발작 감지 성능을 높였어요. DiffEEG은 발작 이벤트가 매우 드물게 나타나는 불균형 문제를 해결하고, 환자별 평가에서 61%의 정확도와 59%의 F1 점수를 달성했어요. 최소한의 라벨 데이터로 임상적으로 활용 가능한 발작 모니터링이 가능하며, 기존 방식 대비 높은 성능을 보여줘요.