가톨릭대학교 서울성모병원이 인공지능(AI)과 웨어러블 기기를 활용해 만성콩팥병 위험도를 예측하고 개인 맞춤형 건강관리를 제공하는 디지털 헬스케어 기술 검증에 나섰다.
서울성모병원 소화기내과 이인석 교수 연구팀은 건강검진 자료, 유전체 정보, 웨어러블 기기 데이터를 통합 분석해 만성콩팥병 발생 위험을 예측하는 모바일 애플리케이션의 임상 검증을 시작했다고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘AI 기반 맞춤형 케어서비스 융합선도 사업’의 일환으로 진행된다.
연구는 ‘페놈데이터 기반 AI 생애 전주기 건강위험 예측·관리 초격차 기술 개발’ 과제에 포함돼 있으며, 개인의 건강 특성을 종합적으로 반영한 위험도 예측과 맞춤형 건강관리를 목표로 한다. 페놈(Phenome)은 유전정보와 환경의 상호작용으로 나타나는 인체의 생물학적 특성과 건강 상태 전반을 의미하며, 혈압·혈당 등 건강검진 결과와 병력, 신체활동, 수면 습관 등의 정보가 포함된다.
연구팀은 여러 의료기관의 전자의무기록(EMR)과 건강검진 데이터를 표준화해 연계하고, 유전체 분석 자료에 웨어러블 기기와 모바일 앱을 통해 수집한 활동량, 수면, 식습관 정보를 결합해 만성콩팥병 등 주요 질환의 발생 및 진행 위험을 예측하는 AI 모델을 개발하고 있다.
기존 위험도 예측 모델은 특정 시점의 임상 정보에 기반해 질병 발생 가능성을 예측하는 데 초점이 맞춰져 있었지만, 실제 생활습관 개선이나 지속적인 건강관리로 연결되는 데는 한계가 있었다. 연구팀은 AI가 산출한 위험도 정보를 기반으로 개인별 맞춤형 생활습관 코칭을 제공하고 건강 상태 변화에 따라 지속적으로 피드백을 제공하는 체계를 구축하는 것을 목표로 하고 있다.
해당 앱은 건강검진과 유전체 검사 결과를 바탕으로 개인별 절대위험도를 산출하고, 갤럭시 워치 등을 통해 수집한 활동량과 심박수, 수면 데이터 등을 함께 분석한다. 분석 과정은 AI 환자 건강 플랫폼(PHAIR)을 통해 진행되며, 단순 위험도 평가를 넘어 생활습관 개선을 위한 라이프코칭 기능도 제공한다.
또한 연구에는 여러 병원이 환자 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI를 공동 학습시킬 수 있는 연합학습(Federated Learning) 기술이 적용됐다. 이를 통해 개인정보 보호와 데이터 활용을 동시에 확보하면서 보다 정교한 예측모델 개발이 가능할 것으로 기대된다.
서울성모병원은 건강검진 및 임상데이터 제공을 담당하며, 가톨릭대학교 의료정보학교실은 만성콩팥병과 폐암 위험도 예측 AI 모델 개발을 맡고 있다. 이 밖에도 디지털팜, 평화이즈를 비롯해 강북삼성병원, 성균바이오융합과학기술원, 웨이센, 삼성전자, 네이버클라우드, 미소정보기술, 마크로젠 등이 연구에 참여하고 있다.
현재 진행 중인 임상 검증에는 총 50명이 참여한다. 참가자들은 3개월 동안 앱과 웨어러블 기기를 사용하며 건강 데이터를 수집하게 되며, 이후 혈액검사와 영상검사를 통해 신장 기능 변화를 확인한다. 연구팀은 총 6개월 동안 서비스 활용도와 만족도, 실제 임상적 유용성을 평가해 일상 적용 가능성을 검증할 계획이다.
연구 책임자인 이인석 교수는 “기존 외래 진료만으로는 어려웠던 지속적 건강 모니터링과 위험도 관리를 AI와 웨어러블 기술이 얼마나 효과적으로 수행할 수 있는지 확인하는 연구”라며 “첨단 기술을 환자 중심의 돌봄과 연결해 만성질환 예방과 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
연구팀은 이번 기술이 한국인의 건강 특성을 반영한 맞춤형 예측 모델을 기반으로 고위험군을 조기에 발견하고 질병 발생 전부터 개인별 예방 관리를 제공하는 새로운 의료 패러다임을 제시할 것으로 보고 있다. 특히 만성콩팥병과 같은 만성질환뿐 아니라 다양한 질환 분야로 확대 적용될 경우 정밀의료 실현과 미래 의료 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 전망했다.
[김민서 기자] als11tj@daum.net
[인터넷중소병원] 기사입력 2026-11-04, 10:12
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