국내 연구진이 건강검진 자료와 유전체 정보, 웨어러블 기기 데이터를 인공지능(AI)으로 분석해 만성콩팥병 위험도를 예측·관리하는 모바일 앱 효용성 검증에 착수했다.

이번 실증은 서울성모병원 소화기내과 이인석 교수 연구팀 주도로 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘AI 기반 맞춤형 케어서비스 융합선도 사업’ 중 ‘페놈데이터 기반 AI 생애 전주기 건강위험 예측·관리 초격차 기술 개발’ 과제 일환으로 추진됐다.

페놈(Phenome)은 유전정보와 환경 상호작용으로 나타나는 인체 생물학적 특성과 건강상태 전반을 뜻한다. 혈압·혈당 등 검사 수치와 병력은 물론 수면, 신체활동 등의 생활습관 정보까지 아우른다.

연구팀은 다기관 전자의무기록(EMR)과 검진 데이터를 연계·표준화하고, 유전체 분석 자료와 웨어러블 기기로 수집한 라이프로그를 결합해 만성콩팥병 등 주요 질환 발병·진행 위험을 예측하는 AI 모델을 고도화하고 있다.

기존 예측모델은 특정 시점 임상정보만 반영해 실제 지속적인 건강관리로 이어지는 데 한계가 있었다. 의료진의 추가 투입 없이도 환자 스스로 위험 요인을 교정하도록 돕는 체계가 필요했다.

이번에 개발된 플랫폼(PHAIR) 기반 앱은 검진과 유전체 데이터로 개인별 절대 위험도를 산출한 뒤 스마트워치로 수집한 활동량, 수면, 심박수를 실시간 결합해 맞춤형 라이프코칭을 제공한다.

의료기관 간 민감 정보 노출 없이 AI를 고도화할 수 있는 연합학습(Federated Learning) 기술도 적용됐다.

과제에는 서울성모병원과 가톨릭대 의료정보학교실을 비롯해 디지털팜, 평화이즈, 강북삼성병원, 성균바이오융합과학기술원, 웨이센, 삼성전자, 네이버클라우드, 미소정보기술, 마크로젠 등이 공동 참여 중이다.

연구팀은 총 50명을 대상으로 3개월간 앱과 웨어러블을 적용한 뒤 영상 및 추적 혈액검사를 통해 사구체여과율(eGFR) 변화와 유용성을 살피는 등 6개월간 일상 적용 가능성을 평가할 방침이다.

연구책임자인 이인석 교수는 “외래 진료만으로는 구현하기 어려웠던 지속적인 위험 관리와 피드백을 AI와 웨어러블로 해결할 수 있는지 실제 임상 현장에서 확인하는 연구”라며 “첨단기술을 환자 중심 돌봄으로 연결해 고통을 덜고 삶의 질을 높이는 데 기여하겠다”고 밝혔다.