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  만성질환 예측 및 예방에 웨어러블 AI의 활용 1. 서론: 만성질환 관리의 도전과 기회 전 세계적으로 만성질환(심혈관계, 당뇨, COPD, 만성신장질환 등)은 의료비용과 삶의 질 악화의 주요 원인입니다. WHO에 따르면, 만성질환은 전 세계 사망 원인의 약 60–70 %를 차지하며, 연간 인구의 건강보험 부담을 크게 증가시킵니다. 전통적 “의료기관 중심” 관리 방식은 병원 방문 간 공백에서 병의 악화, 응급실 방문을 초래합니다. 이에 대응해, 웨어러블 AI 는 실시간 데이터 수집, 예측 분석, 맞춤형 조기 개입을 통해 환자의 상태를 모니터링하고 예방적 관리가 가능하게 합니다  . 데이터 기반 건강 분석 : 심박수, 체온, 활동량, 혈당 등 연속적 생체신호 수집 머신러닝 기반 예측 분석 : 이상 신호 포착 및 응급 예측 환자‑의료기관 간 실시간 연결 : 원격 모니터링, 경고 알람, 의료 대응 2. 웨어러블 AI 기술 요소 2.1 센서 기술 ECG/HRV : 부정맥, 심장 이상 탐지 혈당 센서(CGMs) : 당뇨 관리 실시간 수치 제공 가속도계/자이로스코프 : 활동·보행·낙상 예측 호흡·산소포화도 센서 : COPD·호흡질환 관리 이러한 센서들은 IoMT(Internet of Medical Things) 에 통합되어 의료 클라우드 서버로 데이터를 전송합니다 . 그림 . 웨어러블 센서와 IoMT‑AI 통합 예시 3. AI‑기반 예측 모델의 작동 원리 3.1 이상탐지 (Anomaly Detection) 기계 학습이 정상 신호 기준에서 벗어난 변화(예: 심박수 급증, 변형된 HRV)를 탐지하여 잠재 위험을 알립니다  . 3.2 건강 이벤트 예측 심근경색, 저혈당, 탈수 등의 예측 모델은 과거 데이터에서 패턴을 찾아 최대 30–60분 전까지 위기 예보가 가능하며, 응급 알람 시스템과도 연결됩니다  . 3.3 맞춤형 건강 처방 AI 코치는 사용자의 생체 데이터를 기반으로 맞춤 운동 및 식이,...