POSTECH, AI 활용한 혈당 예측 기술로 '상용화위한 임상 준비중'

혈당을 정확하게 예측하고, 심지어 저혈당 위험까지 감지할 수 있는 '똑똑한' 인고지능(AI) 기술이 개발됐다. 조만간 임상시험에도 들어갈 예정이어서, 중증 당뇨환자 혈당 관리가 한결 수월해질 것으로 전망됐다.

POSTECH(포스텍)은 IT융합공학과·기계공학과·전자전기공학과·융합대학원 박성민 교수, 황민주 석사 연구팀이 누구나 쉽게 혈당을 관리할 수 있는 ‘DA-CMTL(Domain-Agnostic Continual Multi-Task Learning)’이라는 인공지능 모델을 개발했다고 21일 밝혔다.

AI 혈당 예측 기술을 개발한 POSTECH 박성민 교수(왼쪽)와 황민주 연구원(석사)

연구결과는 국제 학술지 ‘네이처' 파트널(Nature)‘ 파트널 저널인 ‘엔피제이 디지털 메딕신(npj Digital Medicine)’에 최근 게재됐다.

이 모델은 환자들이 팔에 붙이는 ‘연속혈당측정기(CGM1))’에서 5분마다 기록되는 혈당 수치와 인슐린 주입 데이터 학습을 통해 혈당 변화를 예측하고, 동시에 저혈당 발생 가능성까지 계산한다.

황민주 연구원(제1저자)은 "기존대비 혈당 측정 정확도가 1.5배 개선됐다"며 "현재 박성민 지도교수가 창업한 큐어스트림과 공동으로 상용화를 위한 임상시험을 준비중"이라고 말했다.

연구팀은 세 가지 기술을 결합해 성능을 높였다. 첫째, ‘지속 학습(Continual Learning)’을 통해 환자마다 다른 데이터를 차례대로 학습해도 안정적인 성능을 유지하도록 했다. 이어 ‘다중 작업 학습(Multi-Task Learning)’ 방법을 적용해 혈당 예측과 저혈당 감지를 동시에 수행하는 통합 구조를 구현했다.

세 번째는, 가상 환경에서 학습한 지식이 실제 환자 데이터에서도 효과를 내도록 ‘가상-현실 전이(Sim2Real Transfer)’ 기법을 더했다.

실험 결과, 이 모델은 혈당 예측 정확도를 나타내는 RMSE(평균제곱근오차)에서 14.01mg/dL를 기록했다. 기존 모델보다 5.12mg/dL 더 정확한 성능을 보였다. 이는 기존대비 1.5배 가량 더 정확하다는 것을 의미한다.

또한, 연구팀은 전임상 실험을 넘어 실제 실시간 인공췌장 시스템에서도 뚜렷한 개선 효과를 나타내, 의료 현장 적용 가능성까지 확인됐다.