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개인회생대출 밤에 자주 움직이는 고령자는 ‘고위험군’…생활데이터로 뇌질환 감지 AI 모델 개발

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작성자 행복이 댓글 0건 조회 4회 작성일 26-07-13 07:24

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개인회생대출 국내 연구진이 고령자의 일상생활 데이터를 분석해 집에서 나타나는 작은 생활 변화만으로 뇌혈관 질환 위험을 조기에 감지하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 카이스트는 건설 및 환경공학과 임리사 교수 연구팀이 성균관대 전자전기공학부 정조운 교수 연구팀, 고려대 안암병원 신경과 조경희 교수 연구팀과 공동으로 고령자의 주거 환경에서 장기간 수집한 라이프로그 데이터를 활용해 뇌혈관 질환 진단 전 위험 단계를 식별하고 진단이 임박한 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다.
이번 연구는 주거 환경에서 수집한 고령자 1224명의 라이프로그 데이터를 기반으로 수행됐다. 14일 단위로 구성한 총 1만3362개의 생활 데이터 표본을 분석해 일상생활 속 미세한 변화만으로 위험 신호를 조기에 포착할 수 있는 가능성을 제시했다.
특히 고령자의 일상 활동과 수면, 일주기 리듬, 실내 환경 정보에 연령과 만성질환 정보를 결합해 뇌혈관 질환 위험 단계를 식별하는 AI 모델을 개발했다는 점이 주목된다. 생활 패턴 변화가 뇌혈관 질환 초기 위험 신호를 파악하는 중요한 단서로 활용할 수 있음을 확인했기 때문이다.
연구팀은 생활 패턴 변화를 분석해 뇌혈관 질환 진단이 가까워진 상태까지 평가하는 데도 성공했다. 진단 전 4주 이내의 생활 데이터를 ‘진단 임박 구간’, 진단 12주 이전 데이터를 ‘비임박 구간’으로 구분해 분석한 결과, AI는 두 구간을 96.53%의 정확도로 구별했다.
분석 결과 뇌혈관 질환 위험 단계의 고령자는 오후 10시부터 오전 2시 사이에도 움직임이 지속되는 등 수면을 준비해야 할 시간대의 생활 리듬이 불규칙한 경향을 보였다. 늦게 잠들고, 낮과 밤의 활동 차이가 뚜렷하지 않은 생활 패턴이 위험 신호와 밀접한 관련이 있는 것을 증명한 것이다. 또 뇌혈관 질환 진단이 가까워질수록 저녁 시간대인 오후 6~10시 사이 활동량이 감소하고 움직이지 않는 시간이 길어지는 경향도 확인됐다.
임리사 교수는 “이번 연구의 핵심은 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.
‘2026 이자이 국제음악콩쿠르’에서 이세나(11·사진)가 주니어 부문 2위를 차지했다고 콩쿠르 측이 12일 밝혔다.
벨기에에서 창설된 이자이 국제음악콩쿠르는 바이올리니스트이자 작곡가인 외젠 이자이의 예술적 유산을 기리는 바이올린 경연 대회다.
해외에서 창설된 국제음악콩쿠르의 결선이 국내에서 펼쳐진 것은 처음이며, 이번 결선은 이자이 국제음악콩쿠르 본부와 한국국제예술학교가 공동 개최했다. 이달 10~11일 열린 이번 대회 주니어 부문에서 중국의 진 야란(13)이 1위에 올랐다. 2위는 전체 참가자 중 최연소인 이세나가 차지하며 한국 참가자 중 가장 높은 성적을 기록했다.
공동 3위에는 중국의 션 웨쉬안(12)과 미국의 선 제이컵(13)이 선정됐다.

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