국내 연구진이 고령자 일상생활 데이터를 분석해 집에서 나타나는 작은 변화만으로 뇌혈관질환 위험을 조기 감지하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST·총장 배충식)는 임리사 건설 및 환경공학과 교수팀이 정조운 성균관대 전자전기공학부 교수, 조경희 고려대 안암병원 신경과 교수팀과 고령자 주거환경에서 뇌혈관질환 진단 전 위험단계를 식별하고, 진단이 임박한 위험 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다.
리본케어가 실제 주거환경에서 수집한 고령자 1224명의 라이프로그 데이터를 기반으로 수행됐다. 연구팀은 14일 단위로 구성한 총 1만3362개 생활 데이터 표본을 분석해 질환이 발생한 뒤 병원에서 치료하는 기존 접근에서 벗어나, 일상생활 속 미세한 변화만으로 위험 신호를 조기에 포착할 가능성을 제시했다.
연구팀은 고령자의 일상 활동과 수면, 일주기 리듬, 실내환경 정보에 연령과 만성질환 정보를 함께 분석해 뇌혈관질환 위험단계를 식별하는 AI 기술을 개발했다.
연구팀은 시간의 흐름에 따른 생활 패턴 변화를 분석해 뇌혈관질환 진단이 가까워진 상태까지 평가하는 데 성공했다. 진단 전 4주 이내의 생활 데이터를 '진단 임박 구간', 진단 12주 이전의 데이터를 '비임박 구간'으로 나눠 분석한 결과, AI가 두 구간을 96.53%의 고정확도로 구분했다.
이번 연구의 또 다른 특징은 위험 여부만이 아니라, 판단의 근거가 된 생활 패턴과 환경 요인을 함께 제시하는 설명가능 AI를 적용했다는 점이다.
연구팀은 이번 기술이 자신의 건강 상태를 정확히 설명하기 어려운 고령자의 상태를 객관적으로 모니터링하고, 의료진과 돌봄 인력에게 신뢰할 수 있는 조기 경고 지표를 제공하는 디지털 헬스케어 기술로 활용될 것으로 기대하고 있다.
임리사 교수는 “이번 연구의 핵심은 AI가 병원 진단을 대체하는 것이 아니라, 집에서 나타나는 작은 생활 변화 속에서 위험 신호를 먼저 발견하고 적절한 시점에 병원 진료로 연결할 가능성을 제시한 데 있다”며 “질환이 발생한 뒤 치료하는 의료체계에서 예방과 조기 개입을 지원하는 의료체계로 전환하는 데 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
백정엽 KAIST 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 '엔피제이 디지털 메디슨(npj Digital Medicine)'에 6월 2일 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
