KAIST, '96.5%' 정확도로 뇌혈관 질환 위험 신호 미리 찾는 AI 개발

한국과학기술원(KAIST, 총장 배충식)은 임리사 건설및환경공학과 교수 연구팀이 정조운 성균관대학교 전자전기공학부 교수, 조경희 고려대학교 안암병원 신경과 교수 연구팀과 공동으로 뇌혈관질환 진단 전 위험 단계를 식별, 진단 임박 위험 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다. 이번 연구는 리본케어가 실제 주거환경에서 장기간 수집한 고령자 1224명의 라이프로그 데이터를 바탕으로 수행됐다.연구팀은 14일 단위로 구성한 총 1만3362개의 생활 데이터 표본을 분석해, 일상 생활 속 미세한 변화만으로 위험 신호를 조기