고령의 부모님이 평소와 다르게 새벽에 자주 깨서 집안을 돌아다니거나 저녁 시간대 활동량이 급격히 줄어들었다면 주의 깊게 살펴봐야 합니다.

최근 국내 연구진이 인공지능(AI)을 통해 고령자의 주거환경 데이터를 분석한 결과, 이러한 일상생활 패턴의 미세한 변화가 뇌경색이나 뇌출혈 같은 뇌혈관질환의 전조증상일 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

병원을 찾기 전, 집에서 머무는 시간 동안 나타나는 행동 변화를 통해 위험을 조기에 감지할 수 있는 새로운 예방적 의료 기술의 가능성이 열렸습니다.

인공지능이 포착한 뇌혈관질환 단계별 생활 패턴 변화

질환 임박 단계에서의 불안정한 생활 리듬

뇌혈관질환 발생이 임박한 고령자들은 야간 시간대의 일상 리듬이 매우 불안정해지는 특징을 보입니다.

KAIST 임리사 교수와 고대안암병원 조경희 교수 연구팀의 분석에 따르면, 위험도가 높은 가입자들은 밤 10시부터 새벽 2시 사이에 지속적으로 움직임이 관찰되었습니다. 잠드는 시간이 늦을 뿐만 아니라 가만히 휴식을 취하는 시간도 짧아 신체가 쉽게 안정 상태로 진입하지 못하는 패턴을 보였습니다.

진단 직전 단계에서의 저녁 활동 급감

뇌혈관질환 진단 시점이 가까워진 환자군에서는 저녁 시간대의 활동 변화가 뚜렷하게 관찰됩니다.

이들은 오후 6시부터 밤 10시 사이의 활동량이 눈에 띄게 감소하는 경향을 나타냈습니다. 질환 임박 단계의 환자들과 달리, 5분 이상 지속해서 움직이는 횟수 자체가 크게 줄어들며 무기력한 모습을 보였습니다.

이미 질환을 겪고 있는 환자의 새벽 행동 특징

뇌혈관질환 진단을 받은 경험이 있는 고령자들은 새벽 2시부터 6시 사이의 야간 활동이 비정상적으로 증가했습니다.

깊은 잠에 들지 못해 자주 잠에서 깨어났으며, 새벽 시간에 방과 방 사이를 이동하는 등 지속적인 움직임을 보였습니다. 결과적으로 낮과 밤의 활동 경계가 흐려지는 일주기 리듬의 붕괴 현상이 전형적으로 나타났습니다.

웨어러블 기기 없이 주거 환경 센서만으로 위험 예측

3가지 기본 센서를 통한 1분 단위 데이터 수집

이번 위험 감지 시스템의 가장 큰 장점은 고령자가 몸에 직접 착용해야 하는 웨어러블 기기가 필요 없다는 점입니다.

연구진은 실내에 설치된 적외선 동작 센서, 현관문 센서, 그리고 온·습도를 측정하는 환경 센서 단 3가지만 활용했습니다. 이 센서들이 1분 단위로 움직임과 외출 빈도, 주거 환경을 측정하여 데이터를 축적합니다.

86% 이상의 높은 확률로 조기 식별 성공

개발된 AI 시스템은 국내 독거 고령자 1,224명의 데이터를 바탕으로 학습되어 높은 정확도를 기록했습니다.

아직 뇌출혈이나 뇌경색이 발생하지 않았으나 위험이 임박한 상태의 환자들을 86% 이상의 확률로 정확히 구별해 냈습니다. 병원 검사로도 명확히 잡아내기 힘든 초기의 미세한 위험 신호를 일상 데이터 분석만으로 선별한 것입니다.

실내 습도가 뇌혈관 건강에 미치는 영향

주거 공간의 환경 요인 중에서는 실내 습도가 뇌혈관 및 심혈관 질환 위험도와 깊은 연관성을 보였습니다.

실내 습도가 너무 높거나 낮은 환경 모두 위험도를 높이는 변수로 작용했으며, 특히 실내가 건조할수록 고령자의 혈관 건강 위험 예측치가 상승하는 흐름이 포착되었습니다.

치료 중심에서 예방 중심으로의 의료 패러다임 전환

병원 진료를 제때 받도록 돕는 징검다리 역할

이번에 개발된 AI 기술은 병원의 전문적인 의학적 진단을 직접 대체하는 것이 목적이 아닙니다.

가정 내에서 발생하는 인지하지 못한 미세한 변화를 추적하여 최적의 타이밍에 병원 진료를 받을 수 있도록 연결해 주는 조기 경보 시스템입니다. 증상이 가시화되어 쓰러지기 전에 전조증상을 파악하는 데 의의가 있습니다.

독거노인 돌봄 및 예방 의료 체계 구축 기여

급격한 고령화 시대로 진입하면서 독거 고령자의 가구 수가 늘어나는 가운데, 이번 기술은 돌봄 공백을 메울 대안으로 주목받습니다.

사후 치료에 집중되던 기존 의료 체계를 일상 속 예방 중심으로 전환함으로써, 뇌혈관질환으로 인한 치명적인 예후를 줄이고 사회적 의료 비용을 절감하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

자주 묻는 질문

Q1. 부모님이 밤에 자주 깨시는데 무조건 뇌혈관질환을 의심해야 하나요?

A1. 단순히 잠에서 깨는 행위 하나만으로 질환을 단정할 수는 없습니다. 다만 저녁 시간(18~22시) 활동량이 눈에 띄게 줄어들면서 동시에 새벽 시간(2~6시)에 방을 옮겨 다니는 등 일주기 리듬이 무너지는 복합적인 패턴 변화가 지속된다면 위험 신호일 가능성이 있으므로 주의 깊게 관찰해야 합니다.

Q2. 이 AI 진단 기술을 일반 가정에서도 바로 신청해서 사용할 수 있나요?

A2. 본 기술은 KAIST와 고대안암병원 연구진이 독거 고령자 데이터를 바탕으로 개발한 최신 연구 성과로, 현재 일반 가정에 상용화 서비스 형태로 즉시 보급된 단계는 아닙니다. 향후 지자체의 고령자 돌봄 시스템이나 스마트홈 헬스케어 플랫폼과 연계되어 점진적으로 도입될 것으로 전망됩니다.

Q3. 스마트워치 같은 기기를 부모님이 꼭 착용하셔야 데이터 분석이 가능한가요?

A3. 아닙니다. 이번 연구에 활용된 AI 예측 모델은 고령자가 몸에 부착하는 웨어러블 기기 없이 작동하도록 설계되었습니다. 거실이나 현관 등에 설치된 적외선 동작 센서와 환경 센서가 인근의 움직임과 출입 패턴을 비접촉식으로 자동 감지하므로 기기 착용을 불편해하는 어르신들도 거부감 없이 이용할 수 있습니다.