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[IT뉴스]생물학적 나이·건강 예측하는 AI…서울대·네이버 공동 개발

온카뱅크관리자

2025-11-07 11:57:30

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 인공지능(AI)을 이용해 생물학적 나이를 계산하고 개인의 건강 위험을 예측할 수 있는 도구가 개발됐다. 게티이미지뱅크 제공
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 주민등록상 나이가 아니라 개인의 건강 상태와 노화 정도를 수치화한 나이인 ‘생물학적 나이’를 평가할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 서울대병원과 네이버 공동 연구팀이 만든 AI 모델은 건강 관리 및 질병 예방 전략을 수립하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 
 서울대병원은 조영민·배재현·윤지완 내분비대사내과 교수팀과 유한주·문성은 네이버 디지털헬스케어랩 연구원팀이 2003~2020년 서울대병원 강남센터에서 건강검진을 받은 15만1281명의 데이터를 분석해 생물학적 나이와 건강 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 만들었다고 7일 밝혔다. 
 연구팀은 신체계측, 혈액·소변검사, 폐기능 검사, 질병 유무 및 사망 정보가 포함된 검강검진 데이터를 분석했다. 혈당·혈압·콜레스테롤(지질) 수치에 따라 정상군, 질환 전단계군, 질환군으로 연구 대상자를 분류했다. 
 그런 뒤 데이터를 병렬 학습하는 딥러닝 구조인 ‘트랜스포머(Transformer) 기반 딥러닝 구조’ 기반의 AI 모델을 설계했다. 개발된 모델은 15만명의 건강검진 정보와 질병·사망 데이터를 동시에 학습해 기존 모델보다 건강 상태 구분 및 생존 위험 예측의 정확도가 높아졌다. 
 개발된 AI 모델은 혈압, 혈당, 폐기능, 콜레스테롤 등 다양한 건강 지표를 통합 분석해 개인의 생물학적 나이(Biological Age, BA)를 예측하고 실제 나이(Chronological Age, CA)와 비교해 두 값의 차이(BA–CA 갭)를 산출한다. 생물학적 나이는 유전, 생활습관, 환경, 질병 이력 등 다양한 요인을 종합해 신체의 실제 노화 정도를 수치로 표현한 지표다. 실제 나이보다 생물학적 나이가 낮으면 건강 상태가 양호하다는 의미이고 높으면 노화가 빠르거나 질병 위험이 높다는 뜻이다. 
 기존 생물학적 나이 예측 모델은 주로 건강한 사람의 데이터를 기반으로 만들어져 만성질환자에게 적용하기 어렵고 사망 위험을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 연구팀의 AI 모델은 학습된 대규모 데이터를 바탕으로 사용자의 건강 지표가 과거 생존율이 높았던 집단, 사망 위험이 높았던 집단 중 어느 쪽과 유사한지 분석해 구체적인 예측값을 제시한다. 
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 <img alt="인공지능(AI) 기반으로 생물학적 나이 및 미래 건강 위험을 예측하는 모델이 설계됐다. 서울대병원 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/07/dongascience/20251107114954676kdpi.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="VnMOBynQi5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/07/dongascience/20251107114954676kdpi.jpg" width="658">
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 인공지능(AI) 기반으로 생물학적 나이 및 미래 건강 위험을 예측하는 모델이 설계됐다. 서울대병원 제공
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 남녀의 생리적 차이를 반영하기 위해 연구팀은 성별별 모델을 따로 개발했다. AI 모델은 건강 지표 변화가 질병 유무 및 사망 위험에 어떤 영향을 미치는지도 학습했다. 단순히 생물학적 나이를 계산하는 데 그치지 않고 현재의 건강 상태가 향후 생존율과 어떤 통계적 연관성을 가지는지 평가할 수 있는 모델이다. 
 개발된 AI 모델은 실제로 정상군, 질환 전단계군, 질환군을 명확히 구분했다.  정상군은 생물학적 나이가 실제 나이보다 낮게, 질환군은 높게 나타났다. 혈당·혈압·지질 수치가 나쁠수록 BA–CA 격차가 커졌고 심혈관질환이나 암이 있을 때도 격차가 유의하게 증가했다.
 연구팀은 AI 모델이 계산한 BA–CA 값을 기준으로 건강군(BA–CA &lt; −1), 기준군(−1≤BA–CA≤1), 비건강군(BA–CA &gt; 1)으로 나눈 뒤 카플란-마이어(Kaplan–Meier) 생존 분석을 수행했다. 카플란-마이어는 생존율을 추적하는 통계 기법이다. 
 분석 수행 결과, 남성과 여성 모두 비건강군이 건강군보다 생존율이 통계적으로 유의하게 낮았다. AI 모델이 산출한 BA–CA 값이 클수록 실제 사망 위험이 통계적으로 증가했다는 것이다. 
 조영민 교수는 “이번 연구는 질병 유병 상태와 사망 정보를 동시에 학습한 최초의 트랜스포머 기반 생물학적 나이 예측 모델이라는 점에서 의미가 크다”며 “AI가 단순히 생물학적 나이를 계산하는 것을 넘어 개인의 건강 상태와 미래 위험을 함께 반영할 수 있는 새로운 임상 도구로 발전했다”고 말했다. 연구결과는 국제학술지 ‘의학 인터넷 연구 저널’ 최근호에 게재됐다.
 [문세영 기자 moon09@donga.com]
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