포스텍은 박성민 IT융합공학과·기계공학과·전자전기공학과·융합대학원 교수 연구팀이 혈당을 관리할 수 있는 AI 모델 ‘DA-CMTL(Domain-Agnostic Continual Multi-Task Learning)’을 개발하고 연구결과를 국제학술지 ‘npj 디지털 메디슨’에 16일 게재했다고 21일 밝혔다.
혈당 수치는 식사나 운동 등의 영향으로 끊임없이 변한다. 건강한 사람은 췌장에서 인슐린이 분비돼 혈당이 일정하게 유지되지만 제1형 당뇨병 환자는 손상된 췌장 세포 때문에 인슐린이 거의 분비되지 않는다. 혈당이 과도하게 떨어지는 ‘저혈당’이 발생하면 의식을 잃거나 심정지가 발생할 수 있어 당뇨병 환자는 지속적인 혈당 체크 및 관리가 필요하다.
AI를 활용한 기존 혈당 관리 기술은 특정 환자 데이터를 기반으로 하기 때문에 다양한 환자에게 적용하기 어렵다. 혈당 예측과 저혈당 감지를 별도로 처리해야 한다는 불편도 따른다.
연구팀의 모델은 팔에 붙이는 ‘연속혈당측정기(CGM)’에 5분마다 기록되는 혈당 수치와 인슐린 주입 데이터를 학습한다. 축적된 데이터를 바탕으로 혈당 변화를 예측하고 저혈당 발생 가능성을 계산한다.
연구팀은 세 가지 기술을 결합해 혈당 관리 성능을 높였다. 환자마다 다른 데이터를 학습해도 안정적인 성능을 유지할 수 있는 ‘지속 학습(Continual Learning)’, 혈당 예측과 저혈당 감지를 동시에 수행하는 ‘다중 작업 학습(Multi-Task Learning)’, 가상 환경에서 학습한 지식이 실제 환자 데이터에서 효과를 내도록 만드는 ‘가상-현실 전이(Sim2Real Transfer)’ 기술 등이 적용됐다.
연구팀의 모델은 혈당 예측 정확도를 나타내는 평균제곱근오차(RMSE)에서 14.01mg/dL를 기록해 기존 모델(5.12mg/dL)보다 높은 성능을 보였다. 전임상 실험과 실시간 인공췌장 시스템에서 뚜렷한 개선 효과를 보여 의료 현장 적용 가능성을 보여줬다.
연구팀은 특정 환자에 국한되지 않고 다양한 환자군에 폭넓게 적용할 수 있다는 점이 개발된 AI 모델의 강점이라고 설명했다. 박성민 교수는 “이번 연구는 차세대 인공췌장 기술로 발전할 수 있는 토대”라며 “당뇨 환자의 치료 방식과 삶의 질이 획기적으로 개선될 수 있기를 바란다”라고 말했다.
<참고 자료>
doi.org/10.1038/s41746-025-01994-4
