SensorWM, 구글 리서치의 웨어러블 기반 12주 건강 습관 시뮬레이션 모델
구글 리서치는 공식 블로그에서 웨어러블 기기 신호로 심혈관·신장·대사(CKM) 건강을 추적하고 개인별 생활습관 코칭을 제공하는 연구용 머신러닝 프레임워크를 공개했다. 이 프레임워크는 '코칭 가능한 건강 나이(CHA)'를 계산한다. 안정 시 심박수, 하루 걸음 수, 수면 시간, 주간 활동 시간(Active Zone Minutes)처럼 일상 습관으로 바꿀 수 있는 지표만 쓴다.
함께 개발한 월드 모델 'SensorWM'은 동의한 핏빗 사용자 약 10만 명의 비식별 데이터 228만 인-주(person-week)로 사전 학습했다. 2주 동안의 기초 데이터가 있으면 걸음 수, 수면, 유산소 운동 습관을 바꿨을 때 20개 생리 지표가 앞으로 12주 동안 어떻게 변할지 예측한다. 생활습관 코치 5명과 전문의 5명이 블라인드 방식으로 평가했다. 그 결과 시뮬레이션에 근거한 코칭 계획이 웨어러블 기록만 활용한 일반 계획보다 약 3대 1로 더 선호됐고, 임상 안전 기준 충족률은 99.2%였다.
함께 발표한 연구에서는 웨어러블 데이터에 혈액 지표 3종(콜레스테롤/HDL 비율, 사구체여과율 eGFR, 인슐린 저항성 지표 HOMA-IR)을 더해 장기별 CKM 건강 나이를 산출했다. 구글은 이 모델들이 과거 연구 코호트 데이터로 평가한 연구용 시제품이며, 임상 진단 도구는 아니라고 밝혔다.
