임리사 KAIST 교수팀 기술 개발
AI로 일상 데이터 위험신호 감지

일상생활에서 노인의 뇌혈관질환 위험을 조기에 감지하는 인공지능(AI) 기술을 국내 연구진이 개발했다.

한국과학기술원(KAIST) 임리사(사진) 교수(건설및환경공학) 연구팀은 실제 고령자의 주거환경에서 장기간 수집한 일상생활 데이터를 활용해 뇌혈관질환 진단 전 위험단계를 식별하고 위험 상태까지 평가하는 AI기술을 만들었다고 12일 밝혔다.

연구팀은 고령자 1224명의 일상활동과 수면, 일주기 리듬, 실내 환경 정보에 연령·만성질환 정보를 함께 넣어 뇌혈관질환 위험단계를 분석했다.

분석 결과 뇌혈관질환 진단 전 4주 이내의 생활 데이터를 ‘진단 임박 구간’, 진단 12주 이전의 데이터를 ‘비임박 구간’으로 나눠 분석한 결과 AI는 두 구간을 96.53%의 정확도로 구분했다.