식판만 스캔해도 영양상태 파악한다? AI로 해결하는 고령자 영양결핍

고령자의 영양결핍도 AI로 케어하는 시대

호주 요양시설 고령자 68%, 영양결핍 위험에 노출… 고령화 사회의 새로운 도전

딜로이트가 발표한 AI를 통한 헬스케어 혁신 사례 보고서에 따르면, 고령자의 영양 상태가 저하될 경우 질병에 걸릴 확률이 높아지며, 회복 속도가 느려지고 건강이 악화된다. 그러나 영양결핍에 기인한 건강 문제가 나타나기 전까지는 고령자의 영양결핍을 진단하기가 어렵다. 영양결핍은 고령자의 건강이 급격히 악화되는 주요 원인 중 하나이며, 인구 고령화가 진행되고 있는 국가에서 심각한 사회문제로 대두되고 있다.

2021년, 호주 노인 요양 서비스 품질 및 안전 위원회(Royal Commission of Aged Care Quality & Safety)의 연구에 따르면, 호주 노인 요양 시설에서 거주 중인 고령자의 68%가 영양결핍 위험에 노출되어 있는 것으로 나타났다. 컴퍼스 그룹 오스트레일리아(Compass Group Australia)는 이를 중대한 문제로 인식하고, 고령층의 건강과 삶의 질을 개선하기 위한 방안을 모색하기 시작했다.

또한 의료 종사자들이 과중한 담당 건수와 장시간 초과근무에 시달린다는 점도 해결해야 할 과제로 인식됐다. 노인 요양 시설 직원들을 지원하면서 동시에 거주 중인 고령자들의 경험과 건강 결과를 향상시킬 방법이 필요했다. 이에 컴퍼스 그룹 오스트레일리아는 푸드 및 지원 서비스 분야의 선두기업으로서 영양 상태를 개선하기 위해 인공지능(AI)을 비롯한 첨단 기술을 활용하는 방안을 모색했다.

식사 전후 스캔만으로 영양상태 분석, ‘RFID 태그+AI’ 기술로 맞춤 관리 실현

딜로이트는 컴퍼스 그룹 오스트레일리아의 AI 기반 식사 스캐닝 장치 ‘밀 비전'(Meal Vision) 개발을 지원했다. 밀 비전 스캐닝 유닛에는 고해상도 카메라, 무선 주파수 식별 기술인 RFID(radio frequency identification), 레이저 탐지 및 거리 측정기인 LIDAR(light detection and ranging) 스캐너가 포함되어 있다.

식사 시간이 시작될 때 식판에 부착된 RFID 태그를 통해 식판의 사용자를 인식한 다음, 카메라가 식판을 스캔하여 음식을 식별하고 양을 계산한다. 거주자가 식사 후 식판을 반납하면 이 과정을 다시 거친다. 식사 전후에 수집한 데이터는 AI 클라우드 기반 플랫폼으로 전송되어 직원과 의사에게 전달된다.

의료진은 실시간으로 생성된 인사이트를 활용하여 총 음식 섭취 비율과 음식 종류를 추적해 거주자의 행동 패턴을 파악하고 식단 조정이 필요한 거주자를 파악할 수 있다. 컴퍼스 그룹 오스트레일리아의 의료부문 전무 수지 허드슨(Suzy Hudson)은 “밀 비전을 사용하면 거주자 개개인의 선호도와 건강상 필요에 따라 식사를 맞춤화할 수 있다. 총체적이고 개인화된 케어의 일환”이라고 설명했다.

그는 또한 “AI 기술은 음식 주문 및 메뉴 생성 프로세스를 자동화할 뿐만 아니라 음식 제공 전후로 음식을 스캔하고 분석하여 음식 섭취량과 영양가를 추적할 수 있다”고 강조했다. 이러한 정보는 거주자의 가족에게까지 전달될 수 있어 밀 비전은 단순히 영양 개선에 도움이 될 뿐만 아니라 거주자 가족의 신뢰도를 높이는 데도 기여한다.

“체중 감소 전에 영양결핍 징후 포착”, AI로 예방 중심 의료 패러다임 전환

밀 비전이 도입되기 전 거주자들의 영양결핍 문제는 체중이 눈에 띄게 감소하기 전까지는 알아차리기 쉽지 않은 경우가 많았다. 이제 노인 요양 시설에서는 밀 비전을 통해 음식 섭취와 관련한 위험 징후를 미리 발견할 수 있으므로 의료팀, 케이터링 업체 및 간병인이 영양과 양질의 케어에 중점을 두고 사전에 조치를 취할 수 있게 됐다.

이는 직원들의 업무 부하를 가중시키지 않으면서도 효과적으로 고령자들의 영양섭취를 파악하고 미연에 조치를 취할 수 있게 하는 해결책이며, 의료진의 의료 품질 개선에도 크게 기여하고 있다.

컴퍼스 그룹 오스트레일리아의 디지털 및 기술 솔루션 총괄 매니저인 레아 코넬리우스(Lea Cornelius)는 “밀 비전은 혁신”이라고 평가했다. “이 데이터는 거주자들이 섭취하는 영양가에 대한 정확한 인사이트를 줄 뿐만 아니라 조기에 영양결핍이나 식습관 변화를 발견할 수 있게 해준다. 이 정보는 개인맞춤형 치료 계획을 수립에 도움이 되고 이를 최적화하여 직원과 임상의에게 도움을 준다. 시간이 지나면서 축적된 데이터는 개인과 집단의 추세를 뚜렷하게 보여줄 것이다.”

예방적 치료로 의료비용 절감, AI 분석이 가져온 개인맞춤형 케어의 혁신

딜로이트 오스트레일리아의 데이터 및 AI 전문가인 케일 템플(Kale Temple)은 밀 비전을 기술 중심의 의료 서비스 미래를 향한 초기 단계로 평가했다. “AI와 머신러닝을 사용하여 스캔 등의 데이터를 분석하는 일은 예방적인 치료와 진단의 질을 개선하는 데 있어 중추적인 역할을 할 것”이라고 말했다.

그는 또한 “건강 문제를 예방하거나 조기에 발견하면 환자가 위독한 상태에 빠지는 것을 방지할 수 있을 뿐만 아니라 총 치료 비용도 줄일 수 있다”고 강조했다. 이는 고령화 사회에서 의료비용 부담을 줄이면서도 의료 서비스의 질을 높일 수 있는 중요한 해결책이 될 수 있음을 시사한다.

밀 비전의 도입은 영양결핍의 위험 징후를 조기에 발견하고, 예방적 치료로 총 치료 비용을 감소시키며, 개인맞춤형 치료를 실현하는 혁신적인 헬스케어 솔루션으로서 의미가 크다. 축적되는 데이터를 통해 임상의와 직원이 개인맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있게 됨으로써 의료 서비스의 질적 향상을 가져오고 있다.

FAQ

Q: ‘밀 비전’은 어떻게 고령자의 영양상태를 파악하나요?

A: 밀 비전은 식판에 부착된 RFID 태그로 사용자를 식별하고, 고해상도 카메라로 식사 전후에 식판을 스캔하여 음식 종류와 양을 자동으로 분석합니다. 이 데이터는 AI 클라우드 기반 플랫폼으로 전송되어 거주자의 식사 패턴과 영양 섭취량을 종합적으로 평가하게 됩니다.

Q: AI 기반 영양관리가 기존 방식보다 어떤 장점이 있나요?

A: AI 기반 영양관리는 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 영양결핍의 위험 징후를 체중 감소와 같은 심각한 증상이 나타나기 전에 발견할 수 있습니다. 또한 의료진의 업무 부담을 줄이면서도 각 거주자에게 맞춤형 영양 관리를 제공할 수 있어 효율성과 효과 모두를 높일 수 있습니다.

Q: 이러한 기술이 의료비용에 어떤 영향을 미치나요?

A: 영양결핍을 조기에 발견하고 예방적 치료를 제공함으로써 심각한 건강 문제로 발전하기 전에 대응할 수 있어 총 치료 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 건강 문제를 예방하는 것이 치료보다 비용 효율적이며, 이는 고령화 사회의 의료비용 부담을 줄이는 데 기여합니다.

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이미지 출처: 이디오그램 생성

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.