인공지능(AI)이 고령층의 '건강 지킴이'로 거듭나고 있습니다. 나이가 들면서 당연했던 일상생활에서 불편함이 찾아올 때 AI가 사용자의 데이터를 분석해 불의의 사고를 막아주는 방식입니다.
일본 AI 스타트업 '프라임스'는 최근 노인들이 음식물을 제대로 삼키는 지 여부를 확인해주는 '넥 밴드'를 개발했습니다. 노화 등에 의해 음식을 삼키는 기능이 퇴화하면 음식과 침이 식도가 아닌 기관에 들어가게 돼 '오연(誤嚥 ·잘못 삼킴)성 폐렴'이 발생할 수 있습니다. 질식으로 이어질 수도 있고, 타액의 세균 때문에 각종 질병의 원인이 되기도 합니다.
프라임스는 병원 도움 없이 삼키는 기능이 저하되고 있는지에 대해 본인이 스스로 파악하기 어렵다는 점을 파고들었습니다. 프라임스가 개발한 넥 밴드를 착용하면 안쪽에 구비된 센서가 올바르게 음식물이 섭취되고 있는 지를 확인할 수 있습니다. 회사가 개발한 AI는 3만 회 이상 삼키는 소리를 학습해, 판별 정도는 97%를 넘는다고 합니다. 또한 식사 중 삼키는 횟수와 삼키는 속도 등 각종 데이터도 자동으로 집계해 스마트폰으로 확인할 수 있습니다.
회사 측은 "삼키기 기능의 저하를 조기에 발견할 수만 있다면 병원에서 적절한 치료를 받거나, 삼키기 쉬운 음식물을 섭취하는 등의 노력으로 오연 현상을 막을 수 있게 된다"며 "가정에서도 많이 구매하고 있는 혈압계처럼 많은 이들이 넥 밴드를 사용할 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 말했습니다.
AI는 노인들의 낙상, 추락 사고를 방지하는 데에도 활용되고 있습니다. 니혼게이자이신문에 따르면 일본 고령층 중 부주의 사고로 사망한 인원은 질식 사고에 이어 낙상, 추락 사고가 가장 많았다고 합니다. 교통사고로 사망한 인원과 비교하면 두 배나 더 많은 수치입니다. 노인들은 작은 사고에도 크게 다칠 수밖에 없는 만큼 낙상, 추락 사고를 입으면 부상 후유증 등 여러 불편함을 겪을 수밖에 없습니다.
일본 이디스커버리(e-Discovery) 업체 프론테오가 개발한 '콜로반'은 병원에 입원하고 있는 노인들의 낙상, 추락 사고 리스크를 AI로 제어하는 솔루션입니다. 환자의 병력과 복용하고 있는 약 등 의료 데이터를 활용하는 방식인데요, 이를 활용해 수면제나 전도 리스크가 있는지 등 9개 지표로 분류한 뒤 1주일 후 낙상이나 추락 가능성 등을 분석합니다.
콜로반은 실제로 유의미한 효과를 이끌어냈습니다. 콜로반 수치를 통해 환자들에게 휠체어 사용을 권고하는 등 다양한 방법을 지원할 수 있어섭니다. 니혼게이자이신문에 따르면 일본 10여 곳의 병원이 콜로반을 활용하고 있는데, 솔루션 도입 이후 환자의 낙상 발생률이 3분의 2 정도로 감소했다고 합니다. 직원들의 업무 부담이 줄어든 것은 물론입니다.
AI는 익수(물에 빠짐) 사고 예방에도 도움이 됩니다. 노인들의 익수 사고 중 약 90%는 본인 화장실의 욕조라고 합니다. 특히 고령층의 경우 별도의 가족 없이 홀로 집에 보내는 경우가 많기 때문에 사고가 발생하면 발견이 늦어지는데요. 또한 화장실과 탈의실 등 급격한 온도 차로 혈압이 급변해 심장 마비로 사망하는 경우도 적지 않다고 합니다.
이런 가운데 AI를 활용해 화장실에서 발생하는 사고를 줄일 수 있는 기기를 준비 중인 업체가 있습니다. 내비게이션 업체인 JVC 켄우드는 내년 제품화를 목표로 화장실 비상발보 시스템을 개발하고 있습니다. 천장에 해당 기기를 설치하면 적외선 센서와 초음파 센서가 화장실 욕조에서 목욕하고 있는 사람이 익수사고를 당하고 있는지를 판별합니다.
초음파 센서가 욕조에 들어가 있는 사람 머리의 높이와 욕조의 가장자리 높이의 차이를 계측해 머리가 물에 가라앉고 있는지를 파악하는 구조입니다. 이를 통해 익사 가능성이 있다고 판단되면 화장실에 3초 안에 알람이 나오고, 추가 반응이 없으면 약 18초 후에 응급실 등으로 연락이 가는 구조입니다. JVC 켄우드는 이러한 시스템에 강제배수 시스템이나 외부 경비 회사 등과 협력, 시스템을 고도화할 예정이라고 합니다.
배성수 IT과학부 기자
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