고혈압·당뇨·치매 등 복합 질환 동시 예측
기존 단일 질환 예측 모델 한계 개선
씨아이테크는 오는 24일부터 26일까지 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)에서 한국정보과학회가 개최하는 '제53회 한국컴퓨터종합학술대회(KCC) 2026'에서 '건강검진 시계열 데이터와 인공지능 예측 모델을 이용한 개인 맞춤형 질병 위험 예측 시스템 및 방법' 연구결과를 발표한다고 11일 밝혔다.
회사 측에 따르면 지금까지의 AI 기반 질병 예측은 대부분 특정 질환 하나만을 집중적으로 분석하는 단일 질환 예측 방식이었다. 그러나 실제 임상 현장에서 환자들은 여러 만성질환을 함께 앓는 경우가 대부분이다. 단일 모델로는 이와 같은 복합 발병 양상을 제대로 반영하기 어렵고, 질환 사이의 연관성도 예측에 활용하지 못한다는 구조적 한계가 있다.
씨아이테크 연구팀은 이 한계를 극복하기 위해 다중 레이블 분류(MLC·Multi-label Classification) 방식의 AI 모델을 개발했다. 이 모델은 하나의 입력으로 만성질환 각각의 1년 이내 발병 확률을 동시에 출력한다. 여러 질환을 동시에 계산하는 것에 그치지 않고, 질환 간 잠재적 상관관계를 학습 과정에서 반영하는 것이 핵심이다. 예를 들어 당뇨병과 신부전, 고혈압과 심부전처럼 서로 영향을 주고받는 질환들의 패턴을 모델이 스스로 파악해 각 질환의 예측 정확도를 상호 보완하는 구조다.
모델 구조는 자연어 처리 성능이 뛰어난 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 활용했다. 트랜스포머의 자기주의(Self-Attention) 메커니즘은 시계열(Time-Series)로 쌓인 개인의 건강검진 기록에서 장기적인 건강 변화 패턴을 효과적으로 학습한다. 수년에 걸친 혈압·혈당 변화 추이, 체중 변화, 과거 병력 등을 종합적으로 분석해 미래 발병 위험을 계산하는 방식이다.
기관생명윤리위원회(IRB) 승인 아래 진행된 연구 전 과정에는 국민건강보험공간 표본 코호트 데이터(NHIS-NSC)가 사용됐다. 만 20세 이상 건강검진 수감자 중 2009년부터 2019년까지의 검진 기록을 보유한 61만77명의 데이터가 최종 분석에 활용됐다.
연구팀은 AI 모델을 활용해 고혈압, 당뇨병, 치매 등 주요 만성질환 10종의 발생 위험을 동시에 예측하는 다중 레이블 분류 모델을 개발했다.
실험 결과 대부분의 질환에서 AUC-ROC(예측 정확도 지표) 0.85 이상을 기록했다고 회사 측은 설명했다. 예측 정확도 지표는 AI 예측 모델의 성능을 나타내며, 1에 가까울수록 정확도가 높음을 의미한다. 일반적으로 0.8 이상인 경우 의미 있는 임상적 효과로 평가된다.
씨아이테크는 '건강검진 시계열 데이터와 인공지능 예측 모델을 이용한 개인 맞춤형 질병 위험 예측 시스템 및 방법' 기술을 특허 출원한 상태다. 현재 심사가 진행 중이며, 향후 분할 출원·PCT 출원을 통해 국내외 권리 범위를 단계적으로 넓혀갈 계획이다.
올해 하반기에는 국민건강보험 추가 데이터를 활용한 2차 연구도 진행할 예정이다. 예측 대상 질환을 10대 주요 만성 질환에서 급성 질환 등 기타 주요 질병으로 확대한다는 계획이다. 더불어 어떤 요인이 발병 위험에 영향을 미쳤는지 제시하는 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 접목할 방침이다.
씨아이테크 관계자는 "이번 신기술 발표는 AI 기반 질병 예측 기술의 연구 성과를 학계와 공유하는 동시에 회사의 디지털 헬스케어 분야 기술 경쟁력을 객관적으로 입증하는 계기"라며 "향후 개인 맞춤형 건강관리 서비스와 예방 중심 헬스케어 플랫폼 고도화를 지속적으로 추진해나갈 계획"이라고 말했다.
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