- 성균관대-KAIST-고려대 안암병원, 고령자 라이프로그 분석 통해 뇌혈관질환 전조 증상 식별
- 병원 중심의 '치료'에서 일상 속 '예방'으로, 스마트홈 기반 실버 헬스케어의 새로운 패러다임 제시
본교 전자전기공학부 정조운 교수 연구팀이 KAIST 건설및환경공학과 임리사 교수팀, 고려대학교 안암병원 신경과 조경희 교수팀과의 공동 연구를 통해, 고령자가 집 안에서 생활하며 남긴 데이터를 활용해 뇌혈관질환이 발생하기 전 위험 단계를 미리 찾아내는 인공지능(AI) 프레임워크(시스템 틀)를 개발했다.
▲ (왼쪽부터) 본교 전자전기공학부 정조운 교수, KAIST 건설및환경공학과 임리사 교수, 고려대학교 안암병원 신경과 조경희 교수, (아래) KAIST 응용과학연구소 백정엽 박사
뇌혈관질환은 뇌에 피를 공급하는 혈관이 막히거나 터져서 발생하는 위험한 질병이다. 보통 갑작스러운 증상이 나타나기 전까지는 스스로 알아차리기 어려워 치료 시기를 놓치거나 심각한 후유증을 남기는 경우가 많다. 특히 혼자 사는 어르신(독거 고령자)처럼 스스로 몸의 이상을 느끼거나 주변에 곧바로 도움을 요청하기 어려운 환경에서는 위험성이 더욱 커진다. 이에 연구팀은 건축학, 인공지능, 전자공학, 신경의학 등 서로 다른 학문을 하나로 융합한 ‘다학제 연구’를 통해 일상생활 속에서 위험을 미리 막을 수 있는 새로운 대안을 내놓았다.
이번 연구는 실제 주거 환경에서 생활하는 고령자 1,224명의 라이프로그(일상생활 디지털 기록) 데이터를 바탕으로 진행되었다. 연구팀은 14일 단위로 나누어진 총 13,362개의 방대한 생활 패턴 표본을 분석했다. 그 결과, 질병이 발생한 뒤에 병원을 찾아가 대응하던 기존 방식에서 벗어나, 어르신들이 집 안에서 보내는 일상생활의 변화만을 관찰하여 질병의 위험도가 높아지는 단계를 미리 파악할 수 있다는 가능성을 증명해 냈다.
연구팀은 고령자의 일상 활동량, 잠을 자는 수면 상태, 하루의 생체 리듬(일주기 리듬), 방 안의 온도나 습도 같은 실내 환경 정보에 나이와 평소 앓고 있던 만성질환 정보를 결합하여 AI 모델을 구축했다. 이는 평소 정기적인 병원 방문이나 정밀 검사만으로는 쉽게 발견하기 힘든 ‘미세한 생활 패턴의 변화’가 뇌혈관질환을 예측하는 데 결정적인 단서가 될 수 있음을 보여준 사례다.
나아가 연구팀은 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석하는 ‘시계열 데이터 분석 기술’을 적용해 병원 진단이 임박한 위험 상태를 매우 정밀하게 구분해 냈다. 뇌혈관질환 진단을 받기 직전 4주 이내를 ‘임박 위험 구간’으로, 진단받기 12주 전을 ‘비임박 구간’으로 나누어 컴퓨터에게 학습시킨 결과, AI 모델은 두 상태를 96.53%라는 매우 높은 정확도로 구분하는 데 성공했다.
이번 연구가 기존 AI 기술과 차별화되는 점은 단순히 위험하다는 결과만 알려주는 것이 아니라, 인공지능이 왜 그런 판단을 내렸는지 그 원인이 되는 시간대별 행동과 환경적 특징을 함께 제시해 준다는 것이다. 예를 들어, 뇌혈관질환 위험 단계에 접어든 어르신들은 잠자리에 들어야 하는 밤 10시부터 새벽 2시 사이에 5분 넘게 계속 움직이거나 잠드는 시간이 눈에 띄게 늦어지는 등 낮과 밤의 생활 경계가 모호해지는 특징을 보였다.
또한, 질병 진단이 정말 가까워진 임박 단계의 어르신들은 저녁 시간대인 오후 6시부터 밤 10시 사이에 움직임이 급격히 줄어들고 가만히 있는 시간이 길어졌다. 이와 함께 집 안의 건조한 실내 습도 역시 위험을 평가하는 중요한 환경적 요인으로 확인되었다.
연구팀은 이 AI 기술이 자신의 건강 상태나 아팠던 기록을 말로 정확하게 설명하기 어려운 고령층의 건강을 객관적으로 파악하는 데 큰 도움이 될 것으로 보고 있다. 나아가 이 기술이 실제 의료진이나 어르신을 돌보는 복지 인력에게 신뢰할 수 있는 똑똑한 보조 지표로 활용될 것으로 기대하고 있다. 다만 연구팀은 이번 결과가 병원의 전문적인 진단을 완전히 대신하는 것은 아니며, 실제 의료 현장에 적용하기 위해서는 더 많은 환자를 대상으로 한 추가 검증 과정이 필요하다고 덧붙였다.
▲ 고령자의 집에서 비접촉식 센서로 수집한 결과를 토대로 임박 위험을 평가한다.
정조운 교수는 “이번 연구는 대학과 병원, 그리고 기업이 뜻을 모아 우리 사회의 중요한 문제인 고령자 돌봄과 뇌혈관질환 예방을 위한 실질적인 해결책을 제시했다는 점에서 의미가 크다”라며 “앞으로도 인공지능과 전자공학 기술을 헬스케어 분야에 접목하여 사회에 기여하는 연구를 이어가겠다”고 전했다.
한편, KAIST 백정엽 박사가 제1저자로 참여하고 성균관대 정조운 교수가 공동으로 이끈 이번 연구 논문은 디지털 헬스케어 분야에서 세계 최고 권위를 자랑하는 국제 학술지인 ‘npj 디지탈 메디신(npj Digital Medicine, 네이처 사 발행, 인용지수 15.1, 해당 분야 상위 0.3%)’에 게재되었다.
※ 논문명: AI home monitoring for behavioral markers of cerebrovascular disease
※ 학술지: npj Digital Medicine
※ 논문링크: https://doi.org/10.1038/s41746-026-02836-7
출처 : 에스프레스(S-PRESS)(https://www.spressnews.com)
 
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