광주과학기술원(GIST) AI융합학과 강지연 교수 연구팀이 노년층의 일상 동작만을 분석해 근감소증 진행에 따른 근기능 변화를 지속적으로 추적할 수 있는 AI 기술을 개발했다. 이 연구는 재활공학 분야 국제학술지 ‘Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation’에 2026년 4월 5일 게재됐다.
연구팀이 개발한 기술은 ‘MAISE(Motion-AI Integrated Surveillance for the Elderly)’로, 의자에서 일어나기, 물건 집기 등 일상적인 움직임을 분석해 발목·무릎·고관절의 근기능 상태를 추정하고 근감소증 진행 정도를 수치로 확인하는 방식이다. 핵심은 관절이 움직일 때 필요한 힘인 관절 토크(joint torque)를 추정하기 위해 통상 별도 장비가 필요한 지면반력 측정을 AI 모델에 물리 정보를 함께 학습시킴으로써 장비 없이 추정할 수 있도록 한 점이다. 이번 연구는 한국과학기술연구원(KIST)과 빛고을전남대학교병원과의 공동 연구로 진행됐다.
연구팀은 근감소증 증상이 눈에 띄기 시작할 때는 이미 기능 저하가 상당히 진행된 경우가 많다는 점에 주목했다. 기존의 근감소증 평가는 병원 중심의 일회성 검사에 의존하는 경우가 많아 조기 발견과 지속적인 추적 관리에 한계가 있었다. 강지연 교수는 “카메라 기반 비접촉 모니터링 기술로 발전시켜 근감소증의 조기 발견과 맞춤형 관리에 활용될 수 있을 것”이라고 기대했다.
고령 인구가 빠르게 늘면서 근감소증은 낙상, 골절, 기동력 저하로 이어지는 주요 건강 문제로 부상하고 있다. 병원 방문 없이 일상에서 지속적으로 근기능을 추적할 수 있는 기술은 고령자 건강 관리 비용을 줄이고 예방 중심 의료로의 전환을 뒷받침할 수 있다는 점에서 실용적 가치가 높다는 평가다.
