[쿠키과학] 생활 데이터로 ‘뇌졸증’ 위험 감지… KAIST, 조기경보 AI 개발

집 안에서 축적되는 생활 데이터만으로 뇌혈관질환 위험을 미리 알려주는 인공지능(AI)이 등장했다.

KAIST 건설및환경공학과 임리사 교수팀은 성균관대 전자전기공학부 정조운 교수팀, 고려대 안암병원 신경과 조경희 교수팀과 공동연구로 고령자의 장기 생활기록을 분석해 뇌혈관질환 발생 전 나타나는 행동 변화를 찾아내는 AI 기술을 개발했다.

이 기술은 생활 습관의 미세한 변화를 분석해 뇌혈관질환 위험을 조기에 파악함으로써 치료 중심이던 관리 방식을 예방과 조기 진료 중심으로 확장할 가능성을 제시했다.

뇌혈관질환의 대표 질환인 뇌졸중은 치료가 조금만 늦어져도 후유증이 크게 남을 수 있다.

하지만 발병 전에는 특별한 자각 증상이 거의 없어 위험을 미리 알아채기 어렵다.

연구팀은 병원 검사 대신 집에서 자연스럽게 축적되는 생활 정보를 활용하는 방법에 주목했다.

사람이 평소 어떻게 움직이고, 언제 자고, 하루 생활리듬이 어떻게 변하는지를 꾸준히 살피면 건강 이상을 더 일찍 감지할 수 있다고 판단했다.

이를 검증하기 위해 스마트홈 서비스 기업 리본케어가 확보한 고령자 1224명의 데이터를 활용했다.

연구팀은 14일 단위로 정리한 생활기록 1만 3362건을 분석해 건강한 사람과 뇌혈관질환 환자, 이후 질환을 진단받은 사람의 생활패턴을 비교했다.

AI는 활동량과 더불어 수면 특성과 하루 활동 주기, 실내 온도와 습도, 연령, 만성질환 여부까지 함께 분석해 위험도를 종합적으로 판단하도록 설계했다.

여러 정보를 동시에 고려해 사람마다 다른 생활 습관의 영향을 줄이고 질환과 관련된 변화를 찾아내는 방식이다.

특히 병원진단 이전 단계에 집중했다.

질환이 확인되기 전 생활패턴이 조금씩 달라질 수 있다는 점에 착안해 아직 진단받지 않았지만 위험성이 높은 사람을 먼저 찾아내고, 그 가운데 진단 시점이 가까워진 사람까지 구분하도록 AI를 학습시켰다.

연구팀은 진단 4주 이내 데이터를 임박 단계, 진단 12주 이전 데이터를 비임박 단계로 구분해 검증했다.

AI는 두 상태를 96.53% 정확도로 판별했다.

이는 응급 증상이 나타난 뒤 병원을 찾는 기존 방식보다 앞선 시점에서 위험 신호를 확인해 병원 방문을 앞당기는 조기경보 기술로 활용할 수 있다.

아울러 연구팀은 설명가능 AI를 적용해 결과를 분석했다.

설명가능 AI는 단순히 결과만 제시하는 것이 아니라 어떤 데이터가 판단에 가장 큰 영향을 미쳤는지 알려준다.

분석 결과 위험군에서는 밤늦게까지 움직임이 이어지는 경우가 많았다.

정상적인 수면 준비 시간인 오후 10시부터 오전 2시 사이에도 활동이 지속되면서 낮과 밤의 생활리듬 차이가 줄어드는 특징이 나타났다.

잠드는 시간이 늦고 수면 주기가 흐트러질수록 위험성과 연관성이 높아졌다.

실내 습도가 낮아지는 환경도 위험도를 판단하는 주요 변수 가운데 하나였다.

AI는 14일 동안 누적된 생활패턴과 수개월 동안 이어지는 변화 추세를 함께 분석해 일시적인 변화와 지속적인 이상 신호를 구분했다.

이번 연구는 공간과 생활환경을 연구하는 건축환경 분야와 의료 AI를 결합해 의미가 크다.

비접촉식 센서로 수집한 생활 데이터를 활용해 고령자의 건강을 지속적으로 살피는 새로운 디지털 헬스케어 활용 가능성을 제시했다.

또 향후 스마트홈과 실버타운, 재가 돌봄서비스, 지역사회 건강관리 시스템 등에 이 기술을 적용할 수 있을 것으로 기대했다.

임 교수는 "이번 연구는 집에서 나타나는 작은 생활 변화 속에서 위험 신호를 먼저 찾아 적절한 시점에 의료기관으로 연결할 가능성을 확인한 것“이라며 ”특히 혼자 생활하거나 자신의 건강 상태를 정확히 설명하기 어려운 고령자의 변화를 지속적으로 관찰해 의료진과 돌봄 인력이 병원 진료 필요성을 판단하는 보조 정보로 활용할 수 있다“고 설명했다.

한편, 이번 연구는 KAIST 응용과학연구소 백정엽 박사가 제1저자로 참여했고, 연구 결과는 지난달 국제학술지 ‘엔피제이 디지털 메디슨(npj Digital Medicine)’에 게재됐다.
(논문명: AI home monitoring for behavioral markers of cerebrovascular disease)

이재형 기자 jh@kukinews.com