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[IT뉴스]누구나 한 번에 혈당 예측·저혈당 감지…당뇨 관리 AI가 달라졌다

온카뱅크관리자

2025-10-21 09:37:31

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 포항공과대학교(POSTECH) 박성민 IT융합공학과·기계공학과·전자전기공학과·융합대학원 교수 연구진이 개발한 범용 인공지능(AI) 모델 ‘DA-CMTL(Domain-Agnostic Continual Multi-Task Learning)’의 개념도. 이 모델은 앞으로 혈당이 어떻게 변할지를 예측하고, 동시에 저혈당이 생길 가능성까지 계산한다./POSTECH
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 하루에도 여러 번 손가락을 찔러 혈당을 확인하고 인슐린을 주사해야 하는 당뇨병 환자들에게 희소식이 전해졌다. 포항공과대학교(POSTECH) 연구진이 혈당 변화를 미리 예측하고, 위험한 저혈당까지 감지할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 이 기술은 다양한 환자에게 폭넓게 적용할 수 있다는 점에서 기존 연구의 한계를 뛰어넘었다.
 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처(Nature)’의 자매지 ‘npj Digital Medicine’에 지난 16일 게재됐다.
 혈당은 식사나 운동, 스트레스 등에 따라 시시각각 변한다. 건강한 사람은 췌장에서 분비되는 인슐린이 이를 조절하지만, 제1형 당뇨병 환자는 인슐린이 거의 분비되지 않아 혈당을 스스로 관리해야 한다. 문제는 혈당이 급격히 떨어지는 ‘저혈당’ 상태가 되면 어지럼증, 실신, 심하면 심정지로 이어질 수 있다는 점이다.
 이 때문에 당뇨 환자들은 하루에도 여러 번 혈당을 측정하고, 수치를 보며 인슐린 주입량을 조절해야 한다. 그러나 이런 수동 관리 방식은 번거롭고, 예측이 어렵다는 한계가 있다.
 AI를 활용한 혈당 예측 연구는 꾸준히 진행돼 왔지만, 대부분 특정 환자의 데이터에 맞춰 설계돼 다른 환자에게 적용하기 어려웠다. 또한 기존 기술은 ‘혈당 예측’과 ‘저혈당 감지’를 따로 계산해야 하는 불편함이 있었다.
 이에 박성민 POSTECH IT융합공학과·기계공학과·전자전기공학과·융합대학원 교수 연구진은 ‘DA-CMTL(Domain-Agnostic Continual Multi-Task Learning)’이라는 AI 모델을 개발했다. 연구진은 “누구나 쓸 수 있는 혈당 관리 AI”라고 설명했다.
 이 모델은 환자들이 팔에 부착하는 연속혈당측정기(CGM)에서 5분마다 기록되는 혈당 수치와 인슐린 주입 데이터를 학습한다. 이 데이터를 바탕으로 앞으로 혈당이 어떻게 변할지를 예측하고, 동시에 저혈당이 생길 가능성까지 계산한다.
 연구진은 세 가지 AI 기술을 결합해 정확도를 높였다. 먼저 ‘지속 학습(Continual Learning)’으로 환자별 데이터를 순차적으로 학습해도 안정적인 성능을 유지하도록 했고, ‘다중 작업 학습(Multi-Task Learning)’을 적용해 혈당 예측과 저혈당 감지를 한 번에 처리하도록 만들었다. 여기에 ‘가상-현실 전이(Sim2Real Transfer)’ 기술을 더해, 가상 환경에서 학습한 모델이 실제 환자 데이터에서도 잘 작동하도록 했다.
 실험 결과, 이 모델은 혈당 예측 정확도를 나타내는 RMSE(평균제곱근오차) 지표에서 14.01mg/dL을 기록해, 기존 모델보다 5.12mg/dL 더 정확했다. 또한 실제 인공췌장 시스템 실험에서도 성능 향상이 입증돼, 임상 적용 가능성까지 확인됐다.
 박 교수는 “이번 연구로 특정 환자에 국한되지 않는, 보편적인 인공지능 혈당 관리 기술의 기반을 마련했다”며 “앞으로 차세대 인공췌장 기술로 발전해 당뇨 환자의 치료 방식과 삶의 질을 크게 개선할 수 있을 것”이라고 말했다.
 참고 자료
 npj Digit. Med(2025), DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-025-01994-4
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