스마트홈 IoT·AI로 뇌혈관질환 위험 예측

당뇨병 고위험군의 뇌졸중 조기관리에도 활용 가능성

집 안에 설치된 비접촉 사물인터넷(IoT) 센서와 인공지능(AI)을 활용해 뇌경색과 뇌출혈 등 뇌혈관질환의 전조 단계와 진단이 임박한 위험 상태를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

당뇨병 환자는 고혈압, 이상지질혈증, 비만, 심방세동 등 심뇌혈관 위험요인을 함께 가지고 있는 경우가 많아 뇌졸중 예방과 조기 발견이 특히 중요하다. 이번 연구는 병원 검사만으로는 확인하기 어려운 일상생활 속 행동 변화를 지속적으로 관찰해 뇌혈관질환 위험 신호를 감지할 수 있다는 점에서 주목된다.

고려대 안암병원 신경과 조경희 교수와 한국과학기술원 임리사 교수, 성균관대 정조운 교수 공동연구팀은 국내 65세 이상 독거노인 1,224명의 스마트홈 데이터를 분석했다.

연구 대상은 뇌혈관질환 진단 이력이 없는 대조군 598명, 기존 뇌혈관질환 환자 598명, 연구 초기에는 진단 이력이 없었으나 이후 뇌경색 또는 뇌출혈로 병원에 이송된 전조군 28명으로 구성됐다.

연구팀은 집 안에 설치된 움직임 센서, 출입문 센서, 실내 온도·습도 센서에서 수집된 자료를 바탕으로 신체활동량, 비활동 시간, 야간 움직임, 수면 시작 시간, 수면 분절, 실내 환경 변화를 AI로 분석했다.

분석 결과 AI 모델은 뇌혈관질환 전조군을 구분하는 과제에서 AUPRC 0.85를 기록했다. 기존 환자군과 대조군을 구분하는 분석에서는 AUROC 0.91의 판별 성능을 보였다.

특히 전조군 내에서 실제 진단 시점이 가까워진 위험 상태를 예측한 결과 민감도 95.12%, 특이도 96.97%, 정확도 96.53%로 나타났다.

AI가 주요 위험 신호로 판단한 행동 변화는 밤 10시부터 새벽 2시 사이의 지속적인 움직임 증가, 비활동 시간 감소, 수면 시작 지연이었다. 기존 뇌혈관질환 환자군에서는 새벽 시간대 활동 증가와 수면이 반복적으로 끊기는 수면 분절이 두드러졌다.

당뇨병 환자에서는 고혈당으로 인한 혈관 손상과 동맥경화가 장기간 진행될 수 있으며, 고령 환자는 신경병증, 근감소증, 저혈당, 인지기능 저하 등이 동반돼 초기 뇌졸중 증상이나 생활 변화를 놓치기 쉽다.

특히 혼자 사는 고령 당뇨병 환자는 한쪽 팔다리의 힘 빠짐, 말이 어눌해지는 증상, 균형장애와 같은 이상이 나타나도 즉시 도움을 요청하지 못할 가능성이 있다. 스마트홈 센서를 통해 평소와 다른 활동이나 수면 패턴을 감지한다면 보호자나 의료기관에 조기 진료 필요성을 알리는 보조수단으로 활용될 수 있다.

비접촉 센서는 신체에 별도의 기기를 착용하지 않아도 된다는 점도 장점이다. 웨어러블 기기의 충전이나 착용이 어려운 고령자에게 장기간 적용하기 상대적으로 용이하며, 향후 혈당, 혈압, 투약 정보와 결합할 경우 당뇨병 환자의 심뇌혈관 위험을 보다 정밀하게 관리하는 디지털 헬스 기술로 발전할 가능성이 있다.

다만 이번 기술은 뇌졸중을 확진하는 검사가 아니라 위험 신호를 감지하는 보조수단이다. 갑작스러운 얼굴 마비, 한쪽 팔이나 다리의 힘 빠짐, 언어장애, 시야 이상, 심한 두통, 보행장애가 나타나면 센서 분석 결과와 관계없이 즉시 119에 신고하고 의료기관을 찾아야 한다.

조경희 교수는 “뇌혈관질환은 초기 대응이 예후를 크게 좌우하지만 고령 환자에서는 미세한 변화를 놓치기 쉽다”며 “이번 연구는 일상생활 속 행동 변화가 뇌혈관질환 위험을 알리는 디지털 지표가 될 수 있음을 보여준다”고 밝혔다.

이번 연구는 디지털 헬스 분야 국제학술지 ‘npj Digital Medicine’에 게재됐다.

향후 스마트홈 기반 AI 기술이 당뇨병과 고혈압 등 만성질환 정보와 결합된다면, 뇌혈관질환 고위험 환자를 보다 정밀하게 선별하고 조기 검사를 유도하는 디지털 건강관리 체계로 발전할 가능성이 있다.