일상 속 미세한 변화가 치명적인 뇌혈관질환의 조기 경고 신호일 수 있다는 사실이 한국과학기술원(KAIST) 연구팀의 인공지능(AI) 기술 개발로 2026년 7월 12일 명확히 밝혀졌다. 이 기술은 가정에서 뇌혈관질환 위험을 96.53%의 놀라운 정확도로 미리 감지, 고령자 건강관리에 혁명적인 전환점을 예고하고 있다.
KAIST 연구팀은 ㈜리본케어로부터 실제 주거환경에서 수집된 고령자 1,224명의 라이프로그 데이터를 심층 분석했다. 14일 단위로 구성된 총 13,362개의 생활 데이터 표본이 활용됐다. AI는 이 방대한 데이터를 기반으로 일상 활동, 수면 패턴, 일주기 리듬, 실내 환경 정보에 연령과 만성질환 정보를 결합해 뇌혈관질환 위험 단계를 식별해냈다.
특히, 이 AI 기술은 뇌혈관질환 진단 전 4주 이내의 ‘진단 임박 구간’과 진단 12주 이전의 ‘비임박 구간’을 96.53%의 탁월한 정확도로 구분하는 데 성공했다. 이는 임상적 진단 시점 이전에 질환의 위험 징후를 거의 완벽하게 포착할 수 있음을 의미하며, 고령층 뇌혈관질환 예방 및 조기 개입의 가능성을 크게 높였다.
연구팀은 AI가 포착한 구체적인 위험 신호들을 공개했다. 뇌혈관질환 진단 전 위험 단계에 있는 고령자들은 밤 10시부터 새벽 2시 사이에도 움직임이 지속되는 등 불규칙한 수면 리듬을 보였다. 또한, 잠드는 시간이 늦고 낮과 밤의 활동 차이가 뚜렷하지 않은 생활 패턴이 관찰됐다. 진단이 가까워질수록 저녁 시간대(오후 6시부터 밤 10시 사이) 활동량이 눈에 띄게 줄고 움직이지 않는 시간이 길어지는 경향도 중요한 위험 신호로 나타났다. 여기에 실내 습도가 낮은 건조한 환경 또한 위험을 가중시키는 요인으로 파악됐다.
임리사 KAIST 교수는 이 기술의 의의에 대해 「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 강조했다. 이는 의료기관 방문 전 가정 내에서의 선제적 건강 관리 시스템 구축의 중요성을 시사한다.
KAIST의 이번 AI 기술 개발은 고령화 사회의 중요한 건강 문제인 뇌혈관질환의 예방 및 조기 개입에 새로운 패러다임을 제시할 것이다. 가정에서 포착되는 미세한 생활 변화를 통해 질환의 위험 신호를 인지하고, 적절한 시점에 전문 의료기관의 진료를 받을 수 있도록 돕는 이 기술은 고령층의 삶의 질을 향상시키고, 장기적으로는 의료 시스템의 효율성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 전망된다. 개인 맞춤형 예방 의료의 지평을 넓히는 중요한 전환점으로 평가된다.