안녕하세요, ㈜일주지앤에스입니다!

오늘은 일상생활 데이터와 AI 기술을 활용해 어르신들에게 필요한 돌봄을 연결하는 새로운 연구개발 소식을 전해드리려고 해요!

지난 9월 16일, 양산시 복지허브타운에서 일주지앤에스 관계사 ㈜티허브가 참여하는 ‘노인복합 건강위험 조기예측 사업 전체 기관 착수회의’가 진행되었습니다!

 

 

일상 속에서 쌓이는 건강 정보를 어떻게 지역사회의 돌봄 서비스와 연결할 수 있을까요? 이번 연구의 주요 내용과 티허브가 맡은 역할을 함께 살펴보겠습니다~

예방적 통합돌봄을 준비하는 착수회의

이번 회의는 양산부산대학교병원과 부산대학교 간호대학, 한국전자통신연구원(ETRI), ㈜티허브가 함께 모여 연구 방향과 기관별 추진계획을 공유하는 자리였으며, 연구책임자인 양산부산대학교병원 신용일 교수님이 회의를 주재했습니다!

 

 

내용으로는 선정 결과와 평가의견을 공유한 뒤 기관별 추진계획을 살펴보고, 대상자 모집과 관리, 데이터 수집에 필요한 장비, 향후 운영 방향 등을 논의했는데요.

의료·간호· AI ·플랫폼 분야의 전문성을 연결해 실제 지역사회에서 활용할 수 있는 돌봄 모델을 준비하는 시간이었어요!

일상생활 데이터로 살피는 복합 건강위험

이번 연구의 주제는 ‘일상생활 분석 AI 기술을 활용한 노인·장애인 복합 건강위험 조기예측 및 예방적 통합돌봄 연계 모델 실증’입니다!

 

 

신체 기능, 인지, 정서·우울, 사회적 고립, 영양의 다섯 영역에서,  여러 정보를 종합해 건강위험 수준과 유형을 파악하고, 시간에 따른 변화도 살필 계획이에요.

 

하나 예를 들자면, 신체 기능 저하 위험이 큰 대상자와 사회적 고립 위험이 큰 대상자는 필요한 지원이 서로 다를 수 있겠죠?

 

그만큼 건강 상태를 살피는 데에는 병원이나 기관에서 진행하는 평가뿐 아니라, 평소 어떻게 생활하고 있는지를 파악하는 것도 중요한데요. 이번 연구에서는 웨어러블과 모바일에서 수집하는 활동량·수면·심박 등의 정보를 임상·기능 평가 자료와 함께 활용하고자 해요.

 

 

연구진은 이러한 차이를 반영해 개인별로 어떤 도움이 필요한지 판단할 수 있는 근거를 마련하고자 합니다. 대상자가 반복적으로 정보를 입력해야 하는 부담을 줄이기 위해 웨어러블·모바일 기반의 자동 데이터 수집도 주요하게 다루려고 해요!

건강위험 예측에서 맞춤형 돌봄 연결까지

이렇게 파악한 건강위험은 실제 도움으로 이어져야 할 텐데요. 이번 연구에서는 AI 분석 결과를 바탕으로 맞춤형 중재를 추천하고, 지역사회에서 운영하는 보건·의료·복지 서비스와 연결하는 모델을 개발합니다!

 

특히 AI가 산출한 위험도는 임상적 확인을 거치고, 이후 적절한 서비스 결정과 실제 연계, 이용 여부 및 상태 추적으로 이어지는 흐름을 준비하고 있어요.

 

 

이를 위해 부산대학교 간호대학은 대상자의 특성과 양산시에서 운영 중인 서비스 프로그램의 내용을 분석할 계획이 에요! 동시에 한국전자통신연구원은 복합 건강위험 예측 모델과 관련 지식을 검색해 활용하는 RAG, 보고서 생성을  지원하는 AI 에이전트 등을 개발합니다.

 

이러한 기술은 의료·돌봄 지식과 지역 프로그램 정보를 분석 결과에 연결하고, 담당자가 대상자의 상태와 판단 근거를 이해할 수 있도록 돕는 데 활용될 예정이에요!

 

데이터와 돌봄 현장을 연결하는 티허브

그렇다면 ㈜티허브는 무엇을 할까요? 바로, 여러 장비에서 수집되는 데이터와 AI 분석 결과를 통합해, 실제 돌봄 업무에 활용할 수 있는 플랫폼을 구축합니다!

 

 

대상자 등록부터 장비 연결, 데이터 수집 현황 확인까지 관리할 수 있는 기반을 마련하고, 의료진과 행정 담당자가 필요한 정보를 확인할 수 있는 대시보드도 개발할 계획인데요. 여러 장비와 기관에서 만들어지는 정보를 연결해야 하는 만큼, 각 기관의 연구 결과가 플랫폼 안에서 함께 작동하도록 구현하는 것이 주요 역할입니다!

 

 

최종 목표로는 양산부산대학교병원의 대상자 관리 절차, 한국전자통신연구원의 AI 입·출력 구조, 간호대학의 중재 관리 항목과 지역의 서비스 운영 방식을 확인해 플랫폼에 반영하는 것이에요!

 

생활 속에서 지속할 수 있는 운영 준비

아무리 필요한 기술이라도 대상자가 사용하기 어렵거나 데이터 수집이 원활하지 않다면 현장에서 꾸준히 활용하기 어렵겠죠? 이번 회의에서는 기기 사용 교육과 통신 환경, 데이터 누락 및 장비 이상에 대한 대응 등 실제 운영에 필요한 사항도 함께 검토했습니다.

 

 

특히 장기간 참여가 필요한 연구인 만큼, 대상자가 기기를 사용하며 겪을 수 있는 불편과 참여를 이어가기 위한 지원 방안도 주요하게 다뤘어요! 향후에는 소규모 운영 검증을 통해 데이터 수집부터 AI 분석, 서비스 연계까지 전체 흐름을 점검하고, 현장에서 확인되는 보완점을 반영해 본격적인 실증을 준비할 예정입니다.

지역에서 활용할 수 있는 통합돌봄 모델로

이번 연구는 일상생활 데이터로 건강위험을 조기에 파악하고, 그 결과를 지역의 돌봄 자원과 연결하는 운영모델을 마련하는 데 목표를 두고 있습니다!

 

실증 과정에서는 예측 모델의 성능과 함께 현장 사용성, 서비스 연계 효과 등을 검토하고, 향후 다른 지자체에서도 활용할 수 있는 표준 운영모델과 메뉴얼을 마련할 계획인데요.

 

 

현장 담당자가 대상자의 상태를 이해하고 필요한 지원을 검토하는 데 도움이 되는지, 연구 종료 이후에도 지역에서 운영할 수 있는지가 중요한 방향입니다.

 

앞으로도 저희는 참여기관과 협력하며 데이터 수집과 AI 분석, 돌봄 서비스 연계가 이어지는 플랫폼을 준비해 나갈 예정입니다. 일상 속 건강 신호가 필요한 돌봄으로 연결될 수 있도록, 앞으로 진행될 연구와 실증 과정에도 많은 관심 부탁드립니다.

감사합니다!

 

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