스마트워치로 병원급 혈류 측정…KAIST, AI 결합 전자패치 개발

딥러닝·다층 열 센싱으로 혈류·혈관 깊이 실시간 동시 측정

 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝과 다층 열 센싱 기술을 결합해 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 6일 밝혔다.

 이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다.

 연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 '다층 열 센싱' 기술을 개발했다. 여기에 인공지능(AI) 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하는 데 성공했다. 이어 AI를 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 정확히 구분해 냈다.

 이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하거나 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용할 수 있다.

 권경하 교수는 "이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼"이라며 "스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것"이라고 말했다.


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"스마트폰 수집 정보로 우울·불안 고위험군 찾는다"
스마트폰 사용 패턴과 위치 정보 등을 토대로 우울증과 불안장애 고위험군을 찾아낼 수 있는 길이 열렸다. 고려대학교 안암병원 정신건강의학과 조철현 교수와 한국전자통신연구원(ETRI) 김아영 선임연구원 연구팀은 별도의 웨어러블 기기 없이 스마트폰 데이터만으로 우울증과 불안장애 고위험군을 조기에 선별할 수 있는 디지털 피노타이핑 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 디지털 피노타이핑은 스마트폰 등 디지털 기기에서 수집되는 데이터를 바탕으로 개인의 행동과 상태 변화를 파악하는 기술이다. 연구팀은 국내 성인 455명을 대상으로 28일간 스마트폰 가속도계와 GPS 데이터를 수집하고, 일일 기분 상태 등에 대한 간단한 응답을 함께 받았다. 이후 우울 및 불안 평가도구를 통해 고위험군 여부를 판정하고, 이들의 스마트폰에서 수집된 정보와 자기보고 응답을 토대로 고위험군 판별 모델을 구축했다. 분석 결과 우울 및 불안 고위험군은 저위험군과 비교해 행동 패턴에 차이를 보였다. 고위험군은 주중 이동 반경이 25㎞ 미만으로, 80㎞ 이상 이동반경을 보인 저위험군보다 현저히 좁았다. 집에 머무는 시간도 더 길었다. 또 수면 중 움직임이 많고 잠드는 시간이 불규칙한 경향이 나타났다. 우울

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