고령층의 '침묵의 살인자'로 불리는 뇌혈관질환, 이제는 병원에 가기 전 당신의 집에서 첫 경고를 받을 수 있게 됐다. 한국과학기술원(KAIST) 연구팀은 오늘(12일) 실제 고령자들의 일상생활 데이터를 분석해 집에서 뇌혈관질환 위험을 조기에 감지하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 발표했다. 이 혁신적인 AI는 일상 속 미묘한 변화만으로 뇌혈관질환 진단 임박 위험을 무려 96.53%의 정확도로 예측해낸다.

KAIST 연구팀은 ㈜리본케어가 수집한 고령자 1천224명의 방대한 라이프로그 데이터를 활용했다. 이 데이터는 14일 단위로 구성된 총 1만3천362개의 생활 데이터 표본으로, 수면, 활동량, 실내 환경뿐만 아니라 연령, 만성질환 정보까지 종합적으로 포함한다. AI는 이 복합적인 정보를 학습해 뇌혈관질환의 숨겨진 신호를 찾아내는 데 성공했다.

AI의 핵심 성과는 뇌혈관질환 진단 전 4주 이내의 '진단 임박 구간'과 진단 12주 이전의 '비임박 구간'을 96.53%라는 놀라운 정확도로 구분해냈다는 점이다. 이는 병원 방문 없이도 치명적인 질환의 위험 신호를 거의 완벽하게 예측할 수 있음을 의미한다.

[사진=연합뉴스]

AI가 밝혀낸 주요 위험 신호는 일상생활 속에서 흔히 지나칠 수 있는 변화들이다. 밤 10시부터 새벽 2시 사이에도 움직임이 지속되는 '불규칙한 수면 리듬', 늦게 잠들고 낮과 밤 활동 차이가 뚜렷하지 않은 '생활 패턴'이 대표적이다. 특히, 뇌혈관질환 진단이 가까워질수록 저녁 시간대(오후 6시부터 밤 10시 사이) 활동량 감소 및 움직이지 않는 시간이 증가하는 경향을 보였다. 낮은 실내 습도를 포함한 건조한 환경도 위험 신호 중 하나로 파악됐다. 이 같은 미묘한 변화들이 뇌혈관질환과 밀접하게 연결된다는 사실은 고령자들에게 새로운 경각심을 주고 있다.

KAIST 임리사 교수는 이번 AI 기술의 궁극적인 목표가 병원 진단을 대체하는 것이 아님을 명확히 했다. 임 교수는 「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」고 밝혔다. 이는 고령화 시대에 뇌혈관질환 관리에 '치료'를 넘어 '예방'의 새로운 패러다임을 제시할 가능성을 시사한다.

이번 AI 기술 개발은 고령화 사회에서 뇌혈관질환의 예방 및 조기 치료에 혁신적인 전환점을 제공할 것으로 기대된다. 집에서 스스로 건강을 관리하고 위급 상황을 미리 대비할 수 있는 새로운 건강 관리 패러다임을 제시하며, 이 기술이 실제 상용화될 경우 의료비 절감 및 삶의 질 향상 등 사회 전반에 긍정적인 파급효과를 가져올 것으로 전망된다.