서울대병원과 네이버 공동 연구팀이 건강검진 데이터를 활용해 개인의 생물학적 나이와 건강 위험을 평가하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

 8일 서울대병원에 따르면 공동 연구팀은 2003∼2020년 서울대병원 강남센터에서 건강검진을 받은 15만1천281명의 데이터를 바탕으로 트랜스포머 기반 AI 모델을 개발했다.

 이 AI 모델은 혈압, 혈압, 폐기능, 콜레스테롤 등 다양한 건강지표를 통합 분석해 개인의 생물학적 나이를 예측하고, 현재의 건강 상태가 향후 생존율과 어떤 통계적 연관성을 가지는지도 평가한다.

 그러나 기존의 생물학적 나이 예측 모델은 주로 건강한 사람의 데이터를 기반으로 만들어져 만성질환자에게 적용하기 어렵고 사망 위험을 반영하지 못한다는 한계가 있었다고 병원은 설명했다.

 이번에 개발한 AI의 경우 건강검진 정보와 질병·사망 데이터를 동시에 학습시켜 기존 모델보다 건강 상태 구분과 생존 위험 예측의 정확도를 높였다.

 실제로 연구팀이 AI의 계산을 기준으로 생물학적 나이가 실제 나이보다 적은 '건강군'과 두 나이가 유사한 '기준군', 생물학적 나이가 더 많은 '비건강군'으로 나눠 분석한 결과 남녀 모두 비건강군의 생존율이 유의하게 낮았다.

 향후 생물학적 나이와 실제 나이의 차이를 활용해 개인 맞춤형 건강위험 관리와 질병 예방전략 수립에 도움을 줄 수 있는 AI 기반 도구의 가능성을 제시한 것이라고 연구팀은 설명했다.

 조영민 서울대병원 내분비대사내과 교수는 "질병 유병 상태와 사망 정보를 동시에 학습한 최초의 트랜스포머 기반 생물학적 나이 예측 모델"이라며 "AI가 단순히 생물학적 나이를 계산하는 것을 넘어 개인의 건강 상태와 미래 위험을 함께 반영할 수 있는 새로운 임상 도구로 발전했다"고 말했다.

 이번 연구 결과는 의료정보학 분야 국제학술지 '메디컬인터넷리서치' 최근호에 게재됐다.