맥길대학교 연구진이 증상이 나타나기 전, 호흡기 감염을 조기에 감지할 수 있는 인공지능(AI) 플랫폼을 세계 최초로 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 참가자들에게 스마트 반지, 시계, 티셔츠 등 웨어러블 센서를 착용하게 해 심박수, 체온, 호흡수, 혈압 등의 생리학적 데이터를 수집했다. 이를 분석해 COVID-19와 같은 호흡기 감염의 초기 신호인 급성 전신 염증(AIS)을 정확히 예측할 수 있었던 것이다.

이 연구는 의학 저널 랜싯 디지털 헬스에 게재되었으며, 조기 감지를 통해 고위험 환자의 합병증과 입원을 줄이고 의료비를 절감할 수 있는 가능성을 제시한다.

"웨어러블 센서를 통해 얻은 데이터를 기반으로, 증상이 나타나기 전 생리학적 변화만으로 질병 발생을 예측할 수 있는지 확인하고자 했습니다."라고 연구를 이끈 맥길대학교 운동학·체육학과 데니스 젠슨 교수는 설명했다.

"이 AI 모델은 전 세계에서 처음으로 증상이 아닌 생체 신호만으로 질병을 조기에 탐지합니다."

연구진은 건강한 성인 55명을 대상으로 약독화 독감 백신을 접종해 감염을 시뮬레이션했고, 백신 접종 전 7일, 접종 후 5일 동안 참가자를 지속적으로 모니터링했다. 이 기간 동안 총 20억 개 이상의 데이터 포인트가 수집되었으며, 이를 바탕으로 10개의 머신러닝 모델을 개발했다. 그 중 가장 적은 데이터로도 높은 정확도를 보인 모델이 최종 선정되었다.

선정된 모델은 실제 양성 사례의 약 90%를 정확히 감지했으며, 특히 COVID-19에 감염된 참가자 4명의 경우, 증상 발현 또는 PCR 양성 판정 최대 72시간 전에 면역 반응을 감지하는 데 성공했다.

젠슨 교수는 “심박수의 미세한 증가나 심박 변이도의 변화는 단일 지표로는 의미가 크지 않지만, 여러 생리학적 변화를 종합적으로 분석하면 전신 염증의 조기 징후를 파악할 수 있다”고 강조했다.

연구진은 향후 해당 시스템이 환자에게 조기 경고를 보내 의료진의 신속한 개입을 가능하게 하고, 개인 맞춤형 질병 관리 시대를 여는 기반이 되기를 기대하고 있다.

“의학의 핵심은 '적시에, 적절한 사람에게, 적절한 치료'를 제공하는 것입니다.”라고 젠슨은 말했다.

“이 기술이 가정에서도 만성질환이나 노화를 효과적으로 관리할 수 있게 만들고, 생명을 살리며 의료비도 절감할 수 있을 것으로 봅니다.”
 

*CTV뉴스의 글을 번역,편집한 것입니다.