러닝과 마라톤이 미래가 되다
디지털 헬스케어(Digital Healthcare)가 미래 산업을 주목 받은 것은 이미 수년 전 인데요. 디지털 헬스케어란 무엇일까요? 바로 정보통신기술(ICT), 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등을 활용해 건강을 관리하고 질병을 예방, 진단, 치료하는 의료 서비스 및 기술을 말합니다. 우리 주변에서 흔히 볼 수 있는 스마트폰 건강관리 어플이나 나이키나 가민에서 제공하는 러너들을 위한 러닝 앱들도 해당됩니다.
AI의 발전으로 디지털 헬스케어가 더욱 발전해 가고 있죠. 스마트폰 애플리케이션, 웨어러블 기기, 원격의료 서비스 등이 대표적인 사례인데요. 기존 의료 시스템의 한계를 넘어 더 효율적이고 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 것이 목표가 되고 있습니다.
흔히 쓰던 단순한 건강관리 앱을 넘어 의료비 절감이나 의료 서비스 접근성 향상, 그리고 예방 중심의 의료 패러다임 전환 등의 변화를 가져오고 있는 중입니다. 그리고 코로나 팬데믹을 계기로 원격의료 및 디지털 치료제(Digital Therapeutics, DTx) 시장도 성장하게 되면서 산업이 빠르게 크고 있죠. 열풍인줄 알았던 러닝이나 마라톤도 건강을 관리하고 예방하는 차원에서 유명해지기도 했고요. 덕분에 러닝정보를 다루는 웹서비스들도 인기를 끌고 있습니다.
디지털 헬스케어는 분야로 원격 의료는 비대면으로 환자와 의사가 연결되어 상담, 진료, 처방을 수행하는 서비스입니다. 특히 만성질환 환자나 의료 접근성이 낮은 지역에서 큰 역할을 하고 있어요. 한국에서도 조금씩 도입되고 있습니다. 웨어러블 디바이스로 유명한 것은 스마트워치죠. 심박수, 혈압, 호흡 패턴 등을 실시간 모니터링하고요. 애플과 삼성에서도 혁신적인 제품들을 계속 출시하고 있어요.
디지털 헬스케어 중 하나인 러닝 매니지먼트를 위해서는 가장 먼저 객관적인 신체 데이터 파악이 선행되어야 합니다. 체질량지수계산기를 통해 현재 자신의 신체 상태를 정기적으로 체크하고 적정 훈련 강도를 설정함으로써 부상 리스크를 최소화할 수 있겠죠. 디지털 헬스케어 기술은 여기서 더 나아가, 수집된 데이터를 바탕으로 개개인의 컨디션에 맞춘 마스터 플랜을 제시해주기도 합니다. 예방차원에서요.
최근 들어 급격한 발전이 이루어지고 있는 AI 기반 의료 진단 영역도 있고요. 디지털 치료제는 소프트웨어를 활용하여 질병을 치료하는 새로운 형태의 치료법입니다. VR이나 AR을 활용해 정신 건강이나 중독 치료에 쓰이고자 했었습니다.
이런 디지털 헬스케어에서도 주목 받는 것은 호흡 분야인데요. 사람은 항상 숨을 쉬고 살잖아요. 호흡 건강은 앞으로도 더 중요시해질 것 같습니다. 호흡 분야도 디지털 헬스케어로 전환되고 있어요. 건강은 사람들의 삶과 무척 밀접해 있기에 앞으로도 디지털 헬스케어 분야는 계속 관심을 가져야할 분야가 될 것 같습니다.
호흡 분야의 중요성은 러닝에서 더욱 극명하게 드러나는데요. 스마트워치와 연동된 러닝 앱은 최대 산소 섭취량(VO2 Max)을 실시간으로 추적하고 사용자의 심폐 지구력과 호흡기 건강 상태를 진단하는 핵심 지표가 됩니다. 웹서비스에서도 Vo2max계산기를 통해 거리별 마라톤 예상완주시간도 추측해 볼 수 있습니다. 평상시 심박수만 넣어도 우스소렌슨, 타나카 계산식으로 통해 수치로 확인할 수 있으니 확인해보셔도 좋겠네요.
이러한 디지털 헬스케어의 혁신은 러닝과 마라톤이라는 대중적인 스포츠를 통해 우리 일상에 가장 깊숙이 파고들어 있습니다. 과거에는 단순히 거리와 시간을 기록하던 러닝 어플리케이션들이 이제는 정밀한 AI 알고리즘을 탑재하여 개인별 맞춤형 건강 관리 플랫폼으로 진화했기 때문입니다. 애플이나 삼성 갤럭시 스마트폰에서도 기본적으로 사용할 수 있으니까 접근성도 매우 높은 편이고요.
마라톤과 같은 고강도 운동이나 레이스를 준비할 때는 디지털 데이터와 아날로그적 준비의 조화가 핵심입니다. 앱이 제안하는 최적의 컨디셔닝 수치에 맞춰 마라톤대회준비물 리스트를 꼼꼼히 챙기고 실전 시뮬레이션을 반복하는 과정 자체가 하나의 생활이자 즐거움이 될 것 같습니다. 러닝이나 마라톤을 하는 사람들이 많으니까요. 결국 러닝 앱을 통한 개인 관리는 단순한 운동 기록을 넘어 자신만의 데이터 분석이 결합된 생활 밀착형 예방 의료의 최적화된 모델이 아닐까 기대가 됩니다.