인공지능(AI)으로 노인의 낙상(落傷) 사고를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 노인의 수면과 활동량 같은 행동 양식과 온도, 습도 등 환경 정보를 분석해 넘어지거나 떨어질 가능성을 실시간으로 알 수 있다.
성균관대는 "정조운 전자전기공학부 교수가 센서로 노인의 행동 양식과 환경 정보를 분석해 넘어져서 다치는 낙상 사고를 98% 정확도로 예측하는 멀티모달 딥러닝(이미지·소리 등 여러 형태 정보를 기반으로 하는 심층 학습) AI를 설계했다"고 7일 밝혔다. 연구 결과는 미국전기전자공학회(IEEE)가 발간하는 '생의학과 보건 정보 저널(JBHI)'에 지난 5월 실렸다.
낙상은 고령자에게 자주 생기는 질환이다. 2021년도 질병관리청이 발표한 자료에 따르면, 낙상으로 입원하는 환자의 80% 이상이 65세 이상의 고령자이다. 나이가 들면 근육과 뼈가 약해져 낙상으로 인한 후유증이 오래가기 때문이다. 특히 낙상 사고는 실외보다는 집 안에서 발생하는 비율이 훨씬 높으며, 일상생활 중에 넘어지는 경우가 가장 많다.
연구진이 개발한 AI는 실내에 설치된 비접촉 센서가 입수한 정보를 토대로 특정 장소에서 활동량, 실내 환경 변화가 낙상 위험을 어떻게 높이는지 시각적으로 보여준다. 각자 생활 특성에 맞춰 낙상 사고 예방 전략도 알려준다. 보호자나 돌봄 기관에서 활용할 수 있다.
이번 연구는 산학 협력 일환으로 이뤄졌다. 연구진은 스마트케어 기업 리본케어의 월 9억건에 달하는 일상 정보(라이프 로그) 데이터를 사용했다. 한국과학기술원(KAIST) 임리사 헬스디자인랩 교수의 환경·건강 디자인도 활용했다.
성균관대는 사람 중심의 AI 기술로 노인 돌봄 같은 여러 분야에서 연구를 확대할 계획이다. 정조운 교수는 "스마트홈을 기반으로 고령자 돌봄의 새로운 패러다임을 제시했다"고 했다.
참고 자료
IEEE JBHI(2025), DOI : https://doi.org/10.1109/JBHI.2025.3569891