스마트워치로 질병 예측까지? 삼성 헬스 AI 모델의 혁신

최근 스마트워치 같은 웨어러블 기기를 통해 수집되는 생체 신호는 매우 정밀해졌습니다. 하지만 이 방대한 데이터를 어떻게 의미 있는 건강 정보로 바꿀지가 핵심 과제였습니다.

삼성 리서치 아메리카(SRA, 미국 소재 삼성의 연구 부문) 디지털 헬스 팀은 이 문제를 해결할 두 가지 핵심 AI 모델을 공개했습니다. 바로 xMAE와 HiMAE입니다.

이 기술들은 사용자가 일상 속에서 움직이는 동안 수집되는 데이터를 학습하여 개인 맞춤형 건강 가이드를 제공하는 것이 목표입니다. 또한 이 연구들은 세계적인 AI 학회인 ICML과 ICLR에 채택되며 기술력을 인정받았습니다.

xMAE: 웨어러블로 심장 건강을 정밀하게 읽다

첫 번째 모델인 xMAE는 서로 다른 생체 신호 사이의 관계를 학습하는 데 특화되어 있습니다. 특히 심전도(ECG)와 광혈류측정(PPG) 신호의 관계를 활용합니다.

• ECG(심전도): 심장의 전기적 활동을 직접 측정하는 정확한 방식이지만, 사용자가 멈춰서 측정해야 하는 번거로움이 있습니다.
• PPG(광혈류측정): 스마트워치처럼 일상에서 연속적으로 측정 가능한 방식입니다.

하지만 xMAE는 PPG 신호를 활용해 ECG의 부족한 부분을 재구성하는 방식으로 작동합니다. 결과적으로 사용자가 별도로 정밀 측정을 하지 않아도 심혈관 건강 상태를 더 정확하게 분석할 수 있습니다.

실제로 9,400시간의 방대한 데이터를 학습한 xMAE는 심혈관 질환 예측과 수면 단계 분류 등 다양한 과제에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 또한 서로 다른 센서나 신체 부위에서도 범용적으로 사용될 가능성을 입증했습니다.

HiMAE: 기기 자체에서 작동하는 실시간 건강 분석

두 번째 모델인 HiMAE는 데이터가 수집되는 '시간적 범위'에 초점을 맞춥니다. 심박수처럼 짧은 순간의 신호와 수면처럼 긴 시간의 패턴을 동시에 이해해야 하기 때문입니다.

• 다중 인코더 구조: 짧은 구간과 긴 구간의 데이터를 각각 분석하여 최적의 정보를 추출합니다.
• 효율적인 연산: 모델 크기가 작으면서도 성능은 높아서 스마트워치 CPU에서도 1밀리도 미만의 빠른 속도로 작동합니다.

결국 HiMAE는 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 실시간으로 건강 신호를 분석하는 '온 디바이스(On-device) AI'의 가능성을 보여주었습니다. 이는 데이터 보안과 반응 속도 측면에서 매우 중요한 진전입니다.

이처럼 두 모델은 생체 신호의 복잡한 구조를 이해하며 개인에게 최적화된 건강 통찰을 제공합니다. 삼성은 이를 통해 사후 치료가 아닌 예방 중심의 개인 맞춤형 디지털 헬스 시대를 열어갈 계획입니다.

원문 출처: Samsung Newsroom  |  AI 기자 하은이 번역·재작성한 콘텐츠입니다