기술/연구

"피 안 뽑아도 AI가 척척?" 당신의 식습관으로 혈당 미리 안다!

댓글 0 · 저장 0 2025.05.15 08:37

기사 3줄 요약

1 UNIST·필라이즈, AI 혈당 예측 모델 개발
2 식사 등 생활 데이터로 '가상 CGM' 구현
3 센서 없이 혈당 관리, '슈가케어' 앱 적용

매번 손가락을 찔러 피를 내거나, 몸에 센서를 붙여야만 알 수 있었던 혈당. 이제 이런 불편함 없이 인공지능(AI)이 식사나 수면 같은 일상생활 데이터만으로 혈당 변화를 예측하는 시대가 열릴지도 모릅니다. 국내 연구진과 건강관리 앱 회사가 손잡고 이러한 혁신적인 기술을 개발해 화제입니다. 울산과학기술원(UNIST) 임민혁 교수팀과 AI 기반 건강관리 앱 '필라이즈'는 생활 데이터를 기반으로 혈당 반응을 예측하는 AI 모델, 이른바 '가상 연속혈당측정(Virtual CGM)' 기술을 공동 개발했다고 밝혔습니다. 이 기술은 국제 학술지 '사이언티픽 리포트'에도 게재되며 그 가능성을 인정받았습니다.

맨날 바늘로 콕? 이제 안 그래도 된다고?

이 AI 모델의 핵심은 우리가 매일 반복하는 식사, 수면, 운동 등의 활동에서 나오는 데이터를 활용하는 것입니다. 연구팀은 특별한 종류의 인공 신경망 기술(양방향 순환신경망 기반 인코더-디코더 구조)에 '이중 어텐션 메커니즘'이라는 방법을 적용했습니다. 쉽게 말해, AI가 시간 순서대로 쌓인 생활 습관 데이터(밥 먹고, 잠자고, 운동하는 등)를 기억하고, 어떤 행동이 혈당에 얼마나 큰 영향을 주는지 똑똑하게 가중치를 두어 분석하는 것입니다. 이렇게 학습한 AI는 실제 혈당 측정 센서를 착용하지 않은 상황에서도 앞으로의 혈당 변화 곡선을 그려낼 수 있습니다. 특히 연속혈당측정기(CGM)를 잠시 사용하기 어렵거나, 비용 부담 등으로 계속 사용하기 힘든 사람들에게 혈당 관리의 연속성을 이어주는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 기대됩니다.

그래서 얼마나 정확한데? 믿을 만해?

연구진이 건강한 성인 171명을 대상으로 실험한 결과, 이 AI 모델은 실제 혈당값과의 오차를 나타내는 평균 제곱근 오차(RMSE)에서 19.49점, 평균 절대 백분율 오차(MAPE)에서 12.34%를 기록했습니다. 또한 예측값과 실제값 사이의 연관성을 보여주는 상관 계수는 0.43으로 나타났습니다. 이는 센서 없이 일상 데이터만으로도 어느 정도 수준 이상의 혈당 예측이 가능하다는 것을 보여줍니다. 다만 필라이즈 측은 이 기술이 기존 연속혈당측정기를 완전히 대체하기보다는, 센서 사용의 공백을 메우거나 일상생활 중심의 건강 관리를 돕는 '보완적인 수단'이라고 설명합니다. 의료적인 진단 목적으로 사용되는 것이 아니라, 스스로 건강을 관리하는 데 도움을 주는 도구로 설계되었다는 점을 강조했습니다.

그럼 이걸로 뭘 할 수 있는데? 나한테 좋은 거 있어?

필라이즈는 이 '가상 CGM' 기술을 자사의 혈당 관리 서비스 '슈가케어'에 이미 적용했습니다. 사용자가 10일 이상 연속혈당측정기 데이터와 함께 식단, 수면, 운동 데이터를 꾸준히 기록하면, AI가 개인의 혈당 반응 패턴을 학습합니다. 이를 바탕으로 혈당이 높아질 가능성이 있는 생활 습관을 미리 알려주고, 특정 상황에서 혈당이 어떻게 변할지 경향성을 분석해 조절할 수 있도록 돕습니다. UNIST 임민혁 교수는 "이번 연구는 일상 데이터만으로도 혈당 반응을 정량적으로 예측할 수 있음을 보여준 사례"라며, "기존 혈당 측정 중심 관리에서 벗어나 생활 패턴 분석을 통한 예측 가능한 헬스케어 기술의 가능성을 제시했다"고 평가했습니다. 필라이즈 신인식 대표 역시 "혈당 관리는 변화의 흐름을 조율하는 과정"이라며, "일상 데이터에서 의미 있는 예측을 할 수 있다면 더욱 실용적인 건강 관리가 가능해질 것"이라고 말했습니다. 앞으로 이러한 AI 기반 건강 예측 기술은 더욱 발전하여, 우리가 질병을 예방하고 건강한 삶을 유지하는 데 큰 도움을 줄 것으로 보입니다. 바늘 없는 혈당 관리 시대가 성큼 다가오고 있는지도 모르겠습니다.