시니어 헬스케어 현장에서 인공지능(AI)이 ‘치료 이후 관리’에 머물지 않고, 위험 신호를 먼저 감지해 병원과 가정을 연결하는 방향으로 확장하고 있다. 재택 모니터링, 공공 돌봄, 정서 관리, 생활형 홈케어, 로보틱스까지 AI 적용 범위가 넓어지면서 업계 전반에서 ‘예측·연결·개인화’ 경쟁이 본격화하는 분위기다.
기업들은 시니어 헬스케어의 ‘AI 적용 지점’을 빠르게 넓히고 있다.
일상 속 신체 관리는 AI를 통한 ‘개인 맞춤형’으로 이동하는 흐름이다. 특히 로보틱스 융합은 주요한 축이다. 바디프랜드는 3일 디지털 헬스케어에 AI와 로보틱스를 융합한 ‘AI 헬스케어 로봇’ 비전을 공개했다. 웨어러블 AI 헬스케어 로봇 ‘733’은 사용자 신체 정보와 빅데이터 분석을 기반으로 최적의 마사지 프로그램을 제공하는 방식이다. 기존 안마의자 중심 사업에서 한발 더 나아가 신체 데이터 기반 맞춤형 헬스케어 영역으로 확장하겠다는 구상이다.
휴스파인은 지난달에 AI 기반 허리 헬스케어 솔루션 ‘허리업(HERIUP)’을 출시했다. 공기압을 정밀 제어해 척추 곡선에 맞춰 감압하는 특허 기술을 적용했고, 자동 저항 센서와 AI가 최적 상태로 허리를 지지하고 안정화해 사용자가 컨디션에 맞는 강도를 선택할 수 있도록 설계했다.
‘병원 밖’으로의 확장 역시 본격화하는 추세다. 공공 돌봄 영역에서 AI는 ‘예방 중심’으로 진화하고 있다. 시야인사이트는 지난달 24일 ‘독거노인 이상징후 탐지 AI 모니터링 기술’ 특허를 획득했다고 밝혔다. 생활 패턴 학습과 행동·생체 신호의 복합 분석을 통해 평소와 다른 변화를 조기에 탐지하도록 설계했다는 설명이다. 약물과의 거리 변화, 얼굴·손 움직임, 음성·체온·심박수 등을 단계적으로 분석해 복약 여부를 판단하고, 추가 분석으로 이상 가능성까지 감지해 오탐을 줄이는 구조라고 밝혔다.
대웅제약도 지난달에 통합 AI 헬스케어 플랫폼 ‘올뉴씽크’를 공개하며 병원과 가정을 잇는 재택 모니터링 비전을 제시했다. 웨어러블 센서 기반 생체 데이터와 연속 혈당 측정, 반지형 연속 혈압 측정, AI 음성인식 기반 의무기록 솔루션 등을 연동해 건강 데이터를 통합 관리한다는 구상이다. 병원 진료실 안에 머물던 의료 데이터를 가정으로 확장하는 구조다.
정서·생활 관리 분야에서도 ‘AI 기반 조기 발견’ 사례가 나오고 있다. 효돌은 지난달 11일 의료취약지역 어르신을 대상으로 한 실증 결과를 공개했다. 우울증 고위험군은 35.7%, 고립감 고위험군은 24.7% 감소했고, 복약 순응도 양호 비율은 27% 증가했다고 밝혔다. 의료기관이 표준화된 평가 도구를 활용해 이용 전후를 비교 분석했다고 설명했다. 정서 관리와 건강 관리가 분리되지 않는 통합 돌봄 모델을 제시한 셈이다.
업계의 이런 확장 흐름은 정부가 제시한 ‘AI 헬스케어’ 정책 방향과도 맞물린다. 보건복지부는 지난해 6월 19일 ‘AI 헬스케어 협업과제 사업추진협의체’를 열고, 여러 부처의 연구개발 과제를 연결해 의료 AI 모델 개발과 현장 활용을 가속화하는 협업 모델을 논의했다. 또 과학기술정보통신부는 지난해 12월 18일 ‘디지털 헬스케어 사업 성과공유회’에서 의료 AI 기술·서비스 개발과 활용 사례를 공유한 바 있다. 시니어 헬스케어 분야에서 AI는 단일 기술이 아니라, 재택 모니터링과 공공 돌봄, 정서 관리, 생활형 홈케어, 로보틱스를 아우르는 ‘돌봄 인프라’로 자리 잡는 모양새다.
