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KAIST-성균관대, "정확도 96.5%" 집 안 생활데이터로 뇌혈관질환 위험 조기 감지하는 AI 개발
뉴스보이
2026.07.12. 12:01
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2026.07.12. 12:01
간단 요약
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고령자 수면 리듬, 활동량 변화, 실내 습도 등을 AI가 분석하여 위험을 감지합니다.
병원 진단을 대체하기보다, 조기 위험 신호를 포착하여 적절한 진료 연계를 돕습니다.
이 기사는 13개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 13개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
국내 연구진이 고령자의 일상생활 데이터를 분석하여 집에서 뇌혈관질환 위험을 조기에 감지하는 인공지능(AI) 기술을 개발했습니다.
KAIST 임리사 건설및환경공학과 교수 연구팀은 성균관대학교 정조운 전자전기공학부 교수, 고려대학교 안암병원 조경희 신경과 교수 연구팀과 협력하여 고령자 1,224명의 라이프로그 데이터를 기반으로 이 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔습니다. 이 기술은 질환 진단 전 위험단계를 식별하고 진단 임박 상태까지 평가합니다.
연구 결과, 뇌혈관질환 진단 전 위험단계 고령자는 밤 10시부터 새벽 2시 사이에도 움직임이 지속되는 등 수면 시간대의 생활 리듬이 불규칙한 경향을 보였습니다. 또한, 진단이 가까워질수록 저녁 시간대 활동량이 줄고 움직이지 않는 시간이 길어지는 경향이 확인되었으며, 낮은 실내 습도도 중요한 판단 요인으로 나타났습니다.
AI는 진단 전 4주 이내의 생활 데이터와 12주 이전의 데이터를 96.53%의 높은 정확도로 구분했습니다. 임리사 교수는 이 연구가 병원 진단을 대체하는 것이 아니라, 집에서 나타나는 작은 생활 변화 속에서 위험 신호를 먼저 발견하고 적절한 시점에 병원 진료로 연결할 가능성을 제시한 데 핵심이 있다고 설명했습니다.
이번 기술은 고령자의 건강 상태를 객관적으로 모니터링하고, 의료진과 돌봄 인력에게 신뢰할 수 있는 조기 경고 지표를 제공하는 디지털 헬스케어 기술로 활용될 것으로 기대됩니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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