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[IT뉴스]“어머님이 새벽에 깨서 자꾸 돌아다니세요”...뇌혈관질환 의심해봐야

온카뱅크관리자

2026-07-12 14:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">임리사 KAIST 건설및환경공학과 교수<br>일상 변화에서 뇌혈관질환 위험 포착<br>저녁 활동 줄거나, 새벽 활동 많아지면<br>병원 가서 뇌혈관질환 진단 받아봐야</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1N0GfbztvE">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6a533cefcad15f777bcb40545b4c2067be88a658f0de84eaffb6b772c433c1b0" dmcf-pid="tjpH4KqFTk" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="임리사 KAIST 건설및환경공학과 교수가 고령자의 일상 데이터 만으로 뇌혈관질환 위험군을 조기에 발견하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. [사진=KAIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/12/mk/20260712143602658ghcd.png" data-org-width="700" dmcf-mid="ZIZSBU3Ghw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/12/mk/20260712143602658ghcd.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            임리사 KAIST 건설및환경공학과 교수가 고령자의 일상 데이터 만으로 뇌혈관질환 위험군을 조기에 발견하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. [사진=KAIST]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="d1326b94d453cf3804d0bafa8db1aa3ce1583df225ba4e665bee6979402a8145" dmcf-pid="FAUX89B3Tc" dmcf-ptype="general">
           고령자가 저녁시간대에 갑자기 활동량이 줄어든다면 뇌혈관질환을 의심해봐야 한다는 인공지능(AI) 진단 결과가 나왔다. AI는 고령자 일상생활 데이터를 실시간으로 분석해 작은 변화만으로 뇌혈관질환 위험을 포착하고 알려줄 수 있다.
          </div>
          <p contents-hash="f8bb446530e3a7f2d9c26a8fa63652c19e11006bb64accd2ec0b6da162ad5355" dmcf-pid="3cuZ62b0WA" dmcf-ptype="general">임리사 KAIST 건설및환경공학과 교수는 조경희 고대안암병원 신경과 교수 등과 함께 고령자의 주거환경에서 뇌혈관질환 위험을 식별하고 평가하는 AI를 개발했다고 12일 밝혔다. 뇌혈관질환은 보통 뇌경색이나 뇌출혈이 발생한 다음에야 병원에 가서 진단을 받는데, 위험이 발생하기 전 조기에 알려주는 기술이다.</p>
          <p contents-hash="f15d76d8cdc896deaefcbfb40f75cbb03ca07b10813023f880965f6b53f60f96" dmcf-pid="0k75PVKpCj" dmcf-ptype="general">연구진은 국내 독거 고령자 1224명의 생활 데이터를 분석해 뇌혈관질환의 의심 단계를 구분하는 AI를 만들었다. 이들의 활동 패턴, 수면 특성, 일주기 생활리듬 등을 종합적으로 고려해, 고령자는 병원에 가지 않고 집에서 일상생활 하는 것만으로 위험 수준을 알 수 있게 됐다.</p>
          <p contents-hash="36580e54d6abe0b033dfba06e3c57867fe17dd7391facbd445bb65bdd883563c" dmcf-pid="pEz1Qf9UyN" dmcf-ptype="general">AI는 아직 뇌출혈이 발생하지 않았지만 위험이 임박한 환자들을 86% 이상의 확률로 구별하는 데 성공했다. 뇌혈관질환이 이미 발생한 사람은 물론, 병원에서도 뚜렷하게 진단하기 어려운 환자들을 일상 데이터만으로 찾아낸 것이다.</p>
          <p contents-hash="af661e20269827a50878903260d746518eb534a26a74cb11ba3b9e5f27f975ea" dmcf-pid="UDqtx42uya" dmcf-ptype="general">연구에 따르면, 뇌혈관질환이 임박한 사람들은 밤 10시부터 새벽 2시 사이에 움직임이 지속적으로 나타나는 등 생활 리듬이 불안정했다. 이들은 잠드는 시간이 늦었고, 가만히 있는 시간도 짧아 쉽게 안정 상태로 들어가지 못하는 패턴이 발견됐다.</p>
          <p contents-hash="eca49c0a19af913dbdf0dc96f1cad01f28ed7e7bb10c9afd27d9f7d4a97311e7" dmcf-pid="uwBFM8V7yg" dmcf-ptype="general">뇌혈관질환 진단이 가까워진 사람들은 저녁 시간대인 오후 6시부터 밤 10시 사이 활동량이 눈에 띄게 줄었다. 질환이 임박한 사람들과는 정반대로 5분 이상 활동하는 횟수도 크게 줄어들었다.</p>
          <p contents-hash="c9036dec5144b17758cd9f901295c33d0a00b8f724948ca366a9bf980381a3ac" dmcf-pid="7Ez1Qf9Uvo" dmcf-ptype="general">이미 진단을 받은 사람들은 새벽 2시부터 6시 사이에 야간 활동이 증가했다. 깊게 잠들지 못해 중간에 계속 깨고, 새벽 시간에 계속해서 움직이거나 심지어 방을 이동하기도 했다. 이들은 일주기 패턴이 흐려져 낮과 밤의 활동이 점차 비슷해지는 특징을 보였다.</p>
          <p contents-hash="5ea6c30e330f33c72292dcd2ddeda35ae01d0fe86af79fecb638e63c9f4cbd06" dmcf-pid="zDqtx42uWL" dmcf-ptype="general">실내 습도도 중요한 변수 중 하나였다. 습도가 너무 낮거나 높은 경우, AI는 심혈관질환 위험이 높다고 판단했고 특히 건조할수록 위험한 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="d3ddf8a66ace63993386d963b04596f758f5d651ec0470df7433300bcfb4b02d" dmcf-pid="qwBFM8V7ln" dmcf-ptype="general">연구진은 적외선 동작 센서, 현관문 센서, 환경 센서 3가지 만으로 고령자의 일상 데이터를 수집했다. 센서는 1분 단위로 동작을 감지하고, 사람의 외출 빈도나 실내 습도‧온도 등을 측정한다. AI 위험 진단을 받는 데 흔한 웨어러블 기기도 필요없다는 의미다.</p>
          <p contents-hash="9ee7e906a4d161b0ab713fcc16fefdf1e021dcc5c8dedb16f7a586d3d6ccf30f" dmcf-pid="Brb3R6fzyi" dmcf-ptype="general">임 교수는 “이번 AI가 병원 진단을 대체하는 것은 아니고, 집에서 나타나는 작은 생활 변화에서 위험 신호를 먼저 발견하고 적절한 시점에 병원 진료로 연결하는 것”이라며 “치료 중심에서 예방 중심의 의료체계로 전환하는 데 기여할 수 있는 기술”이라고 설명했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="92a2f528db5b32dfa2fcc5700748497bc535ae28a1fbabcc55db7fdea6f764bf" dmcf-pid="bmK0eP4qTJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 정조운 성균관대 전자전기공학부 교수, 임리사 KAIST 건설및환경공학과 교수, 조경희 고대안암병원 신경과 교수, 아래 백정엽  KAIST 응용과학연구소 박사. [사진=KAIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/12/mk/20260712143603983ptxw.png" data-org-width="700" dmcf-mid="56b3R6fzTD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/12/mk/20260712143603983ptxw.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            왼쪽부터 정조운 성균관대 전자전기공학부 교수, 임리사 KAIST 건설및환경공학과 교수, 조경희 고대안암병원 신경과 교수, 아래 백정엽 KAIST 응용과학연구소 박사. [사진=KAIST]
           </figcaption>
          </figure>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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