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AI 생성 이미지. KAIST |
KAIST는 전기 및 전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 5일 밝혔다.
이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않는 '비침습 방식'으로도 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 혈관 깊이 정보는 혈류를 정확하게 계산하는 데 필요한 핵심 변수다. 혈관이 피부 속에 얼마나 깊이 위치했는지에 따라 센서 신호가 달라지는 까닭이다.
그간 혈관 깊이 정보를 확인하는 데는 초음파와 광학 방식이 주로 사용됐다. 하지만 이들 장비는 크기가 크고 혈관 깊이에 따라 정확도가 낮아지는 한계를 보였다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 '혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다'는 점에 주목해 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치했을 때 열의 이동 경로를 입체적으로 분석할 수 있는 '다층 열 센싱' 기술을 개발했다.
또 딥러닝 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 안에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간 분리·추출하는 데 성공했다. 인공지능(AI)을 적용해 복잡한 체온 분포에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 정확하게 구분한 것도 이번 연구의 성과다.
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(왼쪽부터) KAIST 심영민·박요셉 학생, 우상 권경하 교수. KAIST |
실험 결과 연구팀이 개발한 무선 전자패치는 초당 1~10㎜ 범위의 혈류 속도를 오차 0.12㎜/s 이내, 1~2㎜ 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07㎜ 이내로 측정하는 것이 가능했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도다.
특히 이 기술을 스마트워치에 사용되는 광혈류(PPG) 센서와 결합하면 혈압 측정 오차를 최대 72.6%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 스마트워치 혈압 측정값이 병원 장비에 한층 가까워질 수 있음을 의미하는 것으로 웨어러블 기기의 신뢰도를 높인 성과다.
무선 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데도 활용할 수 있다. 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크 등 급성 위험 신호를 조기에 감지하는 데 적용할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.
권 교수는 "연구팀이 개발한 무선 전자패치 기술은 혈류와 혈압을 보다 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼"이라며 "스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올리는 데 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.
한편 이번 연구에는 심영민 석사·박사통합과정이 제1 저자로 참여했다. 연구 결과(논문)는 지난달 6일 국제학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 게재됐다.
대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr
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