측정→실시간 확인→관리… PASTA 속 AI 기술
<<Tech ethics 9호>>
카카오헬스케어는 "Make People Healthy with Technology(기술로 사람들을 건강하게)” 라는 미션으로 설립된 디지털 헬스케어 전문 기업입니다. 창립 2주년이 채 되지 않은 지난 2024년 2월 1일, 연속혈당측정기(Continuous Glucose Monitoring, CGM)를 활용한 AI 모바일 혈당 관리 서비스 'PASTA'를 런칭하였습니다. 'PASTA'는 카카오 그룹에서 처음으로 선보인 ‘디지털 헬스케어 서비스'라는 점에서 특별합니다. 카카오의 DNA와 헬스케어라는 산업적 특성에 맞게 카카오 출신의 기획, 개발자와 많은 의료진이 참여했고, 사용자의 편의성과 의료 리터러시(literacy)를 해결하고자 다양한 첨단 AI 기술을 적용하였습니다.
금번 《Tech Ethics 9호》에서는 카카오헬스케어 'PASTA’ 서비스에 적용된 AI 기술들을 자세히 소개합니다.
“당 떨어진다?”… 우리 몸 속 실제 상황은 어떨까?
우리는 피로나 배고픔을 느낄 때 “당 떨어진다”라는 말을 자주 합니다. 이때 체내 혈당이 실제로 떨어지고 있는지, 아니면 뇌가 가짜 신호를 보내는 것인지 확인하기는 어려웠습니다.
일반인의 경우, 혈당측정기를 구입해 혈당을 측정하기는 쉽지 않습니다. 당뇨병 환자들조차 아침 공복, 식전, 식후 2시간, 잠자기 전에 손끝 채혈을 통해 혈당을 측정(Blood Glucose Monitoring, BGM)하는 것은 번거롭고, 고통이 수반되기 때문에 힘들어하는 과정입니다.
몇 해 전부터 미국, 유럽 뿐만 아니라 대한민국에서도 CGM이 당뇨환자들에게 새로운 혈당 측정의 패러다임으로 자리를 잡고 있습니다. 센서는 동전 크기만큼 작고, 얇아졌고, 1회 착용으로 10일에서 15일까지 5분 단위로 실시간 혈당을 측정할 수 있습니다. 선진국을 중심으로 CGM 사용에 보험 급여가 적용되며 빠르게 사용률이 증가하고 있습니다.
카카오헬스케어가 선보인 ‘PASTA’는 CGM 센서로 실시간 혈당과 이용자들의 생활 습관 데이터의 상관관계를 숫자로, 그래프로, 실시간으로 보여주기 때문에 ‘당 떨어진다’라는 느낌이 내 몸 속 실제 상황과 맞는지 즉각적으로 확인할 수 있습니다.
20대 당뇨 유병률 증가,대한민국 30세 이상 성인남녀의 16.7%가 당뇨
카카오헬스케어는 많은 국민이 혜택을 얻을 수 있으며, 최신의 IT 기술을 활용해 사용자에게 명확한 동기부여를 제시해야 한다는 기준을 최우선 과제로 삼고 ‘혈당과 당뇨’를 첫 번째 대상 서비스로 선택했습니다.
흔히 당뇨병은 과체중인 사람이나 고령자들에게 주로 발생하는 질환으로 간주됩니다. 그러나, 대한민국 성인 당뇨병 유병률은 꾸준히 증가하고 있고, 당뇨병학회에 따르면 대한민국 30세 이상 성인 인구의 16.7%가 당뇨병인 것으로 조사됐습니다. 더 놀라운 사실은 당뇨병으로 진행될 수 있는 당뇨병 전단계 인구가 약 1,500만 명으로 추정된다는 데 있습니다. 당뇨병 환자와 당뇨병 전단계 인구를 더하면, 우리나라 성인 인구의 절반가량이 혈당에 문제가 있는 것으로 보고되고 있습니다. (Korean Diabetes Association Factsheet 2022)
그림 1. 한국의 당뇨병 및 당뇨병 전단계 인구와 추정 의료비
특히 20대 당뇨병 환자는 2016년 23,798명에서 2020년 35,005명으로 무려 47.1% 증가하였습니다. 당뇨병 환자의 증가는 자연스럽게 의료비 증가로 이어집니다. 질병관리청 통계에 따르면 당뇨병 관련 직접 진료비는 2015년 약1조 8,000억원에서 2020년 약2조 9,000억원으로 5년 사이 60%가 증가했습니다. 이처럼 당뇨병 위험에 노출되는 사람은 급속하게 증가하고 있지만, 2020년 기준 당뇨병이 잘 관리되고 있는 환자(통합관리 환자)는 전체 환자 중 9.7%에 그치고 있습니다. (대한당뇨병학회 2020년 Fact Sheet)
잘못된 생활 습관이 당뇨병을 부른다
당뇨병, 특히 2형 당뇨병을 생활습관병이라고 부릅니다. 혈당은 식사, 운동, 수면, 스트레스 등 우리의 일상 생활 습관과 매우 밀접한 관련성을 가지고 있습니다. 잘못된 생활 습관이 누적된 결과가 당뇨병이며, 당뇨병 관리의 핵심은 좋은 생활 습관을 유지하는 것입니다.
모두가 이 솔루션을 알고 있지만, 실천하는 것은 매우 어렵습니다. 예를 들어 금연의 장점과 필요성을 충분히 알고 있지만, 무수한 방해 요소 때문에 실천 과정이 매우 힘든 것과 마찬가지입니다.
생활 습관 관리의 핵심은 1) 급격한 혈당 상승과 하락의 주요 변인을 파악하고 2) 혈당 변동 상황에서 적절한 가이드를 제시하고, 즉시 올바른 행동을 실천하는 데 있습니다. 이에 ‘PASTA’는 CGM 센서와 인공지능(AI) 기술을 접목해 사용자가 (자신의 라이프로그 데이터를) 기록하고, (혈당 변화와 기분 등) 발견하고, (올바른 개개인의 생활 가이드) ‘라이프 레시피’를 만드는 ‘맞춤형 비서’ 역할을 해줍니다. 올바른 생활 습관 관리를 통해 당뇨병을 잘 관리하는 것이 카카오헬스케어 혈당관리서비스 PASTA의 지향점입니다.
2개 CGM 센서와 세계 최초 SDK 방식으로,실시간 혈당 데이터 연동
PASTA 서비스는 API방식(앱투앱, 앱-서버-앱)이 아닌 SDK(Software Development Kit) 방식을 통해 센서와 앱이 직접 통신을 해야 사용자(환자)에게 시의적절한 가이드 제시가 가능하다고 판단해, 2개 CGM 업체와 SDK 연동을 전제조건으로 파트너쉽을 체결하였습니다.
현재 시판되고 있는 CGM 기기도 블루투스 또는 NFC 등 통신 방식의 차이가 있습니다. PASTA와 연동된 덱스콤 G7과 아이센스의 케어센스에어는 블루투스로 통신하는 제품입니다. 덱스콤 G7과 아이센스의 케어센스에어는 블루투스 연결을 통해 5분 단위로 실시간 데이터를 자동으로 송신하며, 각각 최대 24시간, 15시간 동안의 데이터를 센서 내 스토리지에 저장합니다.
덱스콤, 아이센스 신제품(G7, 케어센스 에어) 출시와 함께 카카오 헬스케어는 세계 최초로 파스타와 CGM 센서를 SDK 방식으로 연동하여 다른 스마트헬스케어 기업들의 서비스와는 차별화되는 실시간 혈당데이터를 제공하게 되었습니다. 덱스콤의 G5, G6 등 CGM 센서는 미국 등 해외 스마트헬스케어 업체에 Retro API를 제공하여 앱투앱 형태로 데이터를 연동한 바 있습니다. 이 경우, 데이터는 실제 최대 3시간 지연(delay) 전송되었습니다. 또한 일반적인 앱투앱 방식의 데이터 연동은 2개의 앱을 설치하고 각각 회원 가입을 해야하며, 비행기 탑승과 같이 네트워크가 연결되지 않은 공간에서는 데이터 연동이 불가능했습니다.
그림 2. 일반적인 혈당 관리 앱과 카카오헬스케어 앱의 실시간 혈당 제공 기능 개념도
상황별 인공지능(AI) 실시간 가이드 제공
SDK 방식으로 센서와 PASTA가 실시간으로 연동되며, 급변하는 혈당값에 따라 PASTA는 사용자에게 생활 습관 관련 실시간 가이드를 제공할 수 있게 되었습니다. 사용자가 고혈당, 저혈당 등의 상황에 처할 때, 혹은 그런 상황이 예상될 때 인공지능 기반의 실시간 가이드 메시지가 발현됩니다.
만약 저혈당의 상황에 놓이면 당 섭취를 제안하고, 고혈당이 발생할 수 있는 상황은 1,000보 걷기 등의 가벼운 운동을 추천합니다. 또한 기록 없이 혈당이 상승할 경우 질문을 던져 다음에 사용자가 기록을 남겨 혈당 상승의 원인을 쉽게 파악할 수 있도록 했습니다.
추후 사용자의 데이터가 쌓이면 PASTA의 P(Personalized)가 의미하는 개인화 가이드도 제안할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 예를 들어, 공복에 수영을 했을 경우, 급격한 혈당 상승이 예상된다면 다른 운동 혹은 다른 시간대에 운동할 것을 제안하거나, 이례적인 혈당 반응을 보이는 음식에 대해서는 예상 혈당값(과거 기록을 기반으로)을 미리 알려주는 것 등이 가능할 것입니다.
같은 음식도 사람마다 다른 혈당 반응,생활 습관에 대한 올바른 평가
PASTA와 CGM 센서를 연결하면, 센서를 통해 5분 단위로 실시간 혈당 값을 확인하고, 사용자가 입력한 생활 습관 데이터와의 상관관계를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 혈당은 서거나, 눕거나, 앉아도 변화하며, 음식, 운동, 수면, 스트레스 등 다양한 요인에 따라 영향을 받습니다.
현대인들은 바쁜 출근길, 몸에 좋다고 하니 ‘과일샐러드’를 먹고, 출근과 동시에 ‘녹차’ 한 잔을 즐깁니다. 오후엔 피로회복에 좋다고 알려진 ‘고함량 비타민C’도 한 병 마시고, 출출할 땐 컵라면을 즐깁니다. 퇴근 후엔 자극적인 양념으로 가득한 ‘배달 음식’으로 허기를 달랩니다. 식사 후엔 소파에 편안히 누워 너튜브를 보며 휴식을 취합니다.
그림 4. PASTA앱의 다양한 기능
한장의 사진으로 음식과 칼로리를자동으로 인식하는 비전AI ‘푸드샷'
PASTA는 사용자들이 쉽게 식사를 기록할 수 있도록, 사진 촬영으로 음식을 식별하고, 영양성분(칼로리 포함)을 자동으로 인식하는 '푸드샷'이라는 'Vision AI' 기술을 탑재했습니다.
푸드샷은 음식 검출기, 음식 분류기, 음식 판별기로 구성됩니다. 음식 검출기는 이미지에서 음식 후보군을 찾아내고, 음식 분류기는 찾아낸 음식의 종류를 구분하며, 음식 판별기는 음식 검출기가 찾아낸 음식 후보군의 음식 여부를 최종적으로 확인합니다. 푸드샷은 클래스별 최소 200개 이상의 이미지 데이터가 활용되었으며, 클래스가 추가될 때마다 반복 학습을 통해 음식 인식의 정확도를 높였습니다. 나아가, 모델 개발 과정에서 매핑이 잘못된 음식 사진을 걸러내는 정제작업과 상황을 인식하는 모델을 추가한 학습 데이터 세트를 통해 모델을 일반화하여 음식 판별의 정확도와 학습에 걸리는 시간을 줄일 수 있었습니다.
그림 5. AI 음식 인식 솔루션 ‘푸드샷’의 작동 원리
음식 검출기는 이미지 내의 음식의 위치를 예측하는 모델입니다. 음식 검출기는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 음식을 찾기 위해 다양한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용했습니다. 모델은 입력된 이미지를 다양한 위치에서 음식이 존재할 확률을 예측하고, 음식이 존재할 확률이 높은 위치를 박스로 표시합니다.
또한, 음식 검출기는 true positive(정확히 음식을 찾은 경우)와 false positive(음식이 아닌데 음식으로 잘못 판단한 경우)를 구분하여 작동하며, 이를 통해 정확도를 높이고 오분류를 줄일 수 있습니다. 음식 검출기는 음식 분류기와 동시에 작동해 음식을 찾아내고 분류하는 과정을 수행합니다.
음식 분류기는 음식 검출기가 찾은 음식 이미지에서 해당 음식이 어떤 종류인지를 분류하는 모델입니다. 음식 분류기는 다음의 두 단계로 학습이 이뤄집니다.
첫 단계에서는 crop(음식으로 인식되어 선택된)된 이미지를 이용하여 다양한 음식 클래스들을 분류하는 모델을 학습합니다. 두 번째 단계에서는 crop된 이미지와 주변 음식에 대한 정보(context: 붉은색 국물의 음식이지만, 옆에 단무지가 보인다면 ‘짬뽕’으로 인식하고, 주변에 피클이 보인다면 ‘토마토 파스타’로 인식하는 등 주변의 종합적인 환경도 포함된 이미지 데이터)를 함께 고려해, 모델을 미세 조정합니다.
모델의 정확도를 높이기 위해 학습용 데이터를 사전에 원본 이미지와 crop된 이미지로 나누는 작업을 수행해야 합니다.
그림 6. 학습 데이터 중 주변 데이터가 포함된 이미지(좌측)와 해당 이미지에서 crop된 이미지(우측)
음식 판별기는 음식 검출기에서 발생할 수 있는 false positive(음식이 아닌데 음식으로 판단하고 위치를 제공한 경우)를 줄이기 위해 음식 이미지가 음식인지 아닌지를 구분하는 역할을 합니다. 이를 위해서 음식이 아닌 이미지를 학습에 사용해야 하기 때문에 SHIFT(Synthetic Harmless Outlier Images From Training Samples)라는 방법을 사용하였습니다. 이 방법을 활용해 음식과 유사한 다양한 합성 이미지를 생성하여 음식 판별기의 성능을 고도화하였습니다.
그림 7. SHIFT 방식을 활용해, 학습에 사용한 다양한 합성 이미지
현재 푸드샷은 약 3,000여개 음식을 분류할 수 있으며 이용자가 기록한 데이터를 정기적으로 학습함으로써 모델의 성능도 향상시키고 있습니다.
사용자의 당뇨병 진단 수준에 따른 AI 콘텐츠 큐레이션
의료 영역은 어렵습니다. 우선 의료 용어가 어려우며 진단 기준, 기전 등은 단어부터 거리감을 느낄 수밖에 없습니다. 이에 카카오헬스케어는 이용자들이 재밌고 쉽게 이해할 수 있는 콘텐츠에 많은 노력을 기울였습니다.
PASTA 앱을 설치하고, CGM 센서를 연결하는 ‘온보딩’을 거치면서, 모든 이용자는 현재 자신의 상태(1형 당뇨병, 2형 당뇨병, 임신성 당뇨병, 당뇨병 전단계 등)를 선택하게 됩니다. 이용자가 선택한 자신의 현재 질환 유무와 상태에 따라 다이어리 탭의 혈당 그래프 영역과 생활 습관 기록 사이에는 인공지능 알고리즘이 컨텐츠를 추천합니다.
카카오헬스케어는 서비스 출시 전, 카카오헬스케어 내부 및 그룹 대상의 사용성 테스트 결과를 바탕으로 사용자들의 당뇨병에 대한 이해도와 관심도에 맞게 테스트한 결과도 콘텐츠 큐레이션에 반영하였습니다.
당뇨병 전단계로 진단받은 신혼부부가 주인공인 자체 제작 웹툰, 자사 의료진이 피인용지수가 높은 국내외 전문지에 실린 최근의 논문을 아티클로 작성했으며, 의학 콘텐츠 전문기업 ‘위뉴(WeKnew)’가 대한당뇨병학회와 공동으로 제작한 카드형 뉴스 등을 제공하고 있습니다.
추후, 사용자의 상태, 관심 분야, 사용자의 행동을 반영한 데이터를 바탕으로 챗봇 등을 활용한 이용자의 적극적인 참여를 유도하는 다양한 방법을 준비하고 있습니다.
사용자의 건강 정보는 철저하게 보호,국내외 보안 인증 지속
카카오헬스케어는 개인의 의료데이터를 다루는 기업이 가져야 할 책임을 잘 인지하고 있습니다.
PASTA는 지난 2023년 11월, '2등급 유헬스케어 게이트웨이 소프트웨어'로 식약처 허가를 받았습니다. 지금까지 국내에 출시된 CGM을 활용한 타 건강서비스는 대부분 다이어트, 비만에 집중하는 웰니스 지향 서비스입니다.
카카오헬스케어는 의료데이터의 보안, 안정성을 위해 국제 보안표준(보안체계: ISO 27001, 보건의료보안: ISO 27799, 클라우드보안: ISO 27017, 클라우드개인정보보안: ISO 27018) 인증 취득 및 미국의료정보보호법(HIPAA) 준수까지 마쳤습니다. 추후 파스타 앱의 사용자가 100만 명을 넘어설 경우를 대비하여 국내 정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증도 준비할 계획이며, 이는 사실상 의료기관에 준하는 정도의 IT 보안 인증 수준입니다.
그림 8. 카카오헬스케어가 획득한 국내외 의료기기 허가 및 보안 인증기술을 통한 사회 변화를 만들기 위한 노력…환자단체와 적극적 협력
카카오헬스케어는 카카오 공동체의 일원으로 ‘Tech For Good’ 이라는 카카오의 사명에 부합하는 사회적 책임을 위한 노력도 게을리하지 않고 있습니다. 환자단체, 학회와 긴밀한 소통을 하고 있으며, 사용자(환자와 의료진)의 목소리를 꾸준히 반영해, PASTA를 업데이트하고 있습니다.
황희 대표이사는 “카카오헬스케어는 환자 삶의 질 개선, 의료 접근성 향상, 사회적 비용 절감, 의료 기술 혁신 및 의료의 질 개선 등 사회 경제적 가치 창출에 기여하기 위한 끊임없는 노력을 통해 대한민국을 넘어 세계로 진출하는 기업으로 성장할 계획입니다.”라는 포부를 밝혔습니다.
