이건재 KAIST 교수, 혈압 예측 정확도 높여
AI와 딥러닝 알고리즘이 핵심기술임을 규명
AI와 딥러닝 알고리즘이 핵심기술임을 규명
한국연구재단은 이건재 KAIST 교수 연구팀이 웨어러블 혈압 센서를 활용한 심혈관질환 모니터링 기술과 AI 기반 연속 혈압 측정을 가능케 하는 새로운 실용화 전략을 제시했다고 4일 밝혔다.
팔이나 손목에 커프(공기주머니)를 감싸 혈압을 측정하는 기존 방식은 혈압 변동성을 제대로 반영하지 못할 뿐 아니라 환자가 지속적으로 관리하기 어려운 문제가 있다. 반면 웨어러블 혈압 센서는 비침습적으로 혈압을 연속 측정할 수 있어 실시간 모니터링과 개인 맞춤형 심혈관 건강 관리가 가능하다. 다만 현재 기술로는 의료 환경에서 요구하는 정확성과 신뢰성이 부족해 실생활 적요잉 제한적이다. 이를 위해선 고감도 센서 기술과 신호 처리 AI 알고리즘 개발이 필수적이다.
연구팀은 기존 웨어러블 혈압 센서에서 활용되는 4가지 주요 측정 원리(기계적 압력, 광신호, 초음파, 심장의 전기적 활동)와 신호 처리 알고리즘을 분석하는 한편 맥파 분석과 맥파 속도(맥파가 동맥을 따라 이동하는 속도) 기반 혈압 추정 기법을 비교 분석했다. 그 결과, AI와 딥러닝 알고리즘이 혈압 예측 정확도를 높이는 핵심 기술임을 규명했다.
이건재 KAIST 교수는 "기존에 불가능했던 의료용 웨어러블 혈압 센서의 실용화 가능성을 체계적으로 증명했다"며 "웨어러블 헬스케어 기기의 정밀도를 높이고, 심혈관 질환의 조기 진단 및 예방 의료기술 발전에 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.
이 연구결과는 국제 학술지 '네이처 리뷰 카디올로지(지난달 18일)'에 실렸다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr
[ 저작권자 ⓒ디지털타임스, 무단 전재 및 재배포 금지 ]
