[디지털비즈온 김맹근 기자] 의학과 과학기술의 발달로 인간의 수명은 크게 늘어났고, 효율적이고 효과적인 건강관리에 대한 관심과 요구가 점점 증가하고 있다. 이에 따라 의학뿐만 아니라 영양학, 각종 공학 분야의 다양한 기술이 접목된 연구와 서비스가 지속적으로 등장했고, ‘디지털 헬스케어’가 탄생하기에 이르렀다.

4차산업혁명이 도래하면서 디지털 헬스케어는 한 단계 높은 차원으로 발전했다. 스마트 기기의 확산과 IoT(사물인터넷)의 발달, 빅데이터 활용 증가, 인공지능의 발달과 함께, 4P 의학(Preventive 예방, Prediction 예측, Personalized 맞춤, Participatory 참여)이 강조되면서, 디지털 헬스케어는 연구의 범위와 깊이가 더욱 넓어지고 있다.

영양평가와 질병관리를 도와주는 디지털 헬스케어

디지털 헬스케어는 건강영양관리 측면에서 지속적으로 발전하고 있다. 건강영양관리를 위해서 우리가 먹는 음식을 잘 선택해야 하는데, 영양 상태를 평가하고 관리하거나 영양이 요인이 되는 질병을 예방하기 위해 다양한 디지털 헬스케어 기술이 접목되고 있다. 우리가 영양을 관리하기 위해서는 우선 영양을 평가(진단)하는 것이 첫 번째 단계이다.

영양평가는 영양결핍이나 영양만성질환 분포를 보기 위해서 반드시 필요한 과정이다. 과거에는 영양 평가 도구로 종이 기반의 인터뷰에 의존했다면 최근에는 ICT를 이용한 도구들이 많이 활용되고 있으며, 이로 인해 좀 더 효율적이고 정확한 영양평가가 가능해지고 있다.

현재는 관련 웹이나 SW를 기본으로 사용하고 있으며, 미래에는 모바일이나 사물인터넷, 인공지능을 이용해서 영양을 판정하는 새로운 디지털 헬스케어의 시대가 다가올 것으로 예상되고 있다.

영양평가 도구의 발달에 이어 여러 영양요인이 개인의 질병에 어떤 영향을 미치는가에 대한 연구도 함께 발전하고 있다. 과거에는 질병의 요인을 판단 할 때 영양보다는 유전적 요인을 위주로 판단했지만 이제는 식생활과 같은 생활습관을 중요한 요인으로 바라보고 있다. 영양관리 측면에서 특정 질병이 어떻게 발생하였는지를 판단해보는 것이다.

영양관리를 위한 모바일 헬스케어

건강영양관리 측면에서의 디지털 헬스케어는 영양을 평가해주는 것뿐만 아니라 실제로 권고사항을 잘 지키고 있는지 등의 관리까지 도와주는 시스템이 마련되고 있으며, 개인과 밀접하게 맞닿아 있는 휴대폰을 활용한 모바일 헬스케어가 주목되고 있다.

예를 들어 모바일을 활용하여 본인이 섭취한 음식의 데이터를 입력하면 어떠한 음식을 섭취해야 하는지 등에 대한 피드백을 받을 수 있으며, 피드백을 잘 실천할 수 있도록 관리하는 부분까지도 모니터링 받을 수 있게 되는 것이다.

국내에서는 이런 모바일 헬스케어 서비스로 ‘Well-D’라는 식생활 관리 모바일 앱(app)이 개발되기도 했다. Well-D 앱은 시중에 출시된 일반적인 식생활 관리 앱 들에 비해 더 많은 영양소에 대한 피드백을 제공하였으며, 양질의 데이터베이스를 활용하여 정확도를 높였다.

또한, 주요 영양소 섭취에 기여하는 식품을 산출하도록 하여 특정 식품섭취를 줄이도록 하는 등 구체적인 맞춤형 피드백을 제공했다. 또한, Well-D를 이용한 체중감량 임상 시험까지 수행되기도 했다.

카메라와 인공지능을 활용한 영양관리

영양관리 측면의 디지털 헬스케어 기술과 관련된 다양한 연구들이 주목받고 있는데, 특히 인공지능 기술과의 접목에 많은 관심이 집중되고 있다. 인공지능이 식생활 데이터를 학습하고 사용자에게 콘텐츠를 제공하는 것이다.

예를 들어, 휴대폰 카메라를 통해 음식 이미지를 촬영하면 학습 데이터를 토대로 음식을 인식한 후 칼로리를 계산하고 영양성분을 분석해 준다. 음식의 이미지만을 통해서도 칼로리와 식사패턴을 분석하여 다이어트에 도움을 주거나 식사 기록 및 혈당과 음식의 관계를 파악해 당뇨병과 같은 만성질환 관리가 가능하게 되는 것이다.

이러한 식생활 관리 인공지능을 구현하기 위해서는 다양한 음식 이미지를 기초 데이터로 구축하고 있어야 한다. 이미지를 통해 음식이 어떤 것인지 인식하는 것은 현재 기술 수준으로도 높은 정확도를 구현하고 있지만 칼로리 계산이나 영양성분 분석 및 계산은 정확도 개선을 위한 노력이 계속되고 있다.

우선 음식별로 더 많은 데이터를 구축해 가야 한다. 국가나 지역에 따른 변수에 대응할 수 있도록 지역적 특성 등을 고려한 우리나라 한식의 데이터베이스를 구축하는 것이 요구되고 있다.

또한 인공지능이 이미지 인식을 통해 칼로리를 계산하려면 음식의 질량이나 부피에 대한 정보를 얻을 수 있어야 한다. 2D 사진만으로도 음식의 질량과 부피를 정확히 구할 수 있는 방향으로 기술을 개선해간다면 더 높은 수준의 디지털 헬스케어가 가능할 것으로 판단된다.

건강을 위해 식습관과 영양관리를 중요하게 생각하는 시대가 열렸다. 영양진단 및 관리 측면에서의 디지털 헬스케어는 건강을 위해 영양을 어떻게 평가하는지, 영양요인이 질병에는 어떤 영향을 미치는지, 질병 예방을 위해 개인의 식단을 어떻게 바꿔야 하는지 까지 전 과정에 기여하고 있다.