- KAIST 이건재 교수, 연속 혈압 측정 실용화 전략 제시

이건재 KAIST 교수.[헤럴드DB]
이건재 KAIST 교수.[헤럴드DB]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 기존보다 더 정확하고 연속적인 혈압 측정을 가능하게 하는 웨어러블 혈압 센서가 상용화될 전망이다.

한국연구재단은 KAIST 이건재 교수 연구팀이 웨어러블 혈압 센서를 활용한 심혈관 질환 모니터링 기술과 AI 기반 연속 혈압 측정을 가능하게 하는 새로운 이론 및 연구 전략을 마련해 발표했다고 밝혔다.

기존 혈압 측정 방식으로 많이 사용되는 커프 방식은 간헐적 측정만이 가능해 혈압 변동성을 제대로 반영하지 못할 뿐만 아니라, 환자가 지속적으로 관리하기 어렵다는 한계가 있다.

반면 웨어러블 혈압 센서는 비침습적으로 혈압을 연속 측정할 수 있어 실시간 모니터링과 개인 맞춤형 심혈관 건강 관리가 가능하다.

그러나 현재 기술 수준으로는 의료 환경에서 요구되는 정확성과 신뢰성이 부족해 실생활 적용이 제한적이다. 이를 해결하기 위해, 고감도 센서 기술과 신호 처리 AI 알고리즘 개발이 필수적이다.

연구팀은 2023년 어드밴스트 머티리얼즈(Advanced Materials) 저널에 발표한 유연 압전 혈압 센서 연구를 기반으로 최신 웨어러블 혈압 센서 기술을 정리하고, AI 기반 혈압 측정 알고리즘을 분석하여 실용화 전략을 체계적으로 제시했다.

연구팀은 웨어러블 혈압 센서에서 활용되는 4가지 주요 측정 원리와 신호 처리 알고리즘을 분석했다.

심혈관 건강 모니터링을 위한 웨어러블 혈압 센서 기술 개요.[KAIST 제공]
심혈관 건강 모니터링을 위한 웨어러블 혈압 센서 기술 개요.[KAIST 제공]

또한 맥파 분석(Pulse Wave Analysis)과 맥파 속도(Pulse Wave Velocity) 기반 혈압 추정 기법을 비교 분석했으며, AI 및 딥러닝 알고리즘이 혈압 예측 정확도를 높이는 핵심 기술임을 강조했다.

특히 실제 환경에서의 임상 적용 가능성, 실시간 데이터 전송 방법, 신호 처리 시 품질 저하 문제 해결 방법, AI 알고리즘의 정확성 향상 문제 등을 중점적으로 다루었다.

이건재 교수는 “이번 논문을 통해 기존에는 불가능해 보였던 의료용 웨어러블 혈압 센서의 실용화 가능성을 체계적으로 증명했으며, 기술적 난관을 해결할 전략을 이론적으로 제시했다”며 “웨어러블 헬스케어 기기의 정밀도를 향상시키고 심혈관 질환의 조기 진단 및 예방 의료 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 글로벌 선도연구센터의 지원으로 수행된 이번 연구성과는 국제학술지 ‘네이처 리뷰 카디올로지(Nature Reviews Cardiology)’에 2월 18일 게재됐다.


nbgkoo@heraldcorp.com