[헬스케어트렌드 / AI웰니스] LLM 기반 건강 모니터링과 멘탈 헬스 혁신 사례

AI와 헬스케어의 융합, 스타트업부터 빅테크까지.

2022년 11월, 생성형 AI Chat Gpt의 등장으로 AI 기술은 급속한 발전을 이뤘습니다. 이제 AI는 모든 분야에서 빼놓을 수 없는 화두가 되었습니다. AI 기술은 다양한 분야에 혁신의 물결을 일으켰고, 헬스케어 산업 역시 이를 기반으로 적극적인 디지털 혁신을 이어가고 있습니다. 2023년 전 세계 AI 정신 건강 시장 규모는 9억 2,100만 달러(USD)를 넘어섰으며, 2032년까지 연평균 30.8%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 스타트업부터 빅테크 기업, 그리고 병원에 이르기까지 AI를 활용한 개인 맞춤형 코칭, 대화형 상담 챗봇, 건강 예측 모델 등을 선보이며 환자를 위한 새로운 경험을 만들고 있습니다.

 

그리고 2025년인 현재, 정확히 어떻게 AI 기술들이 적용되고 있을까요? 각 헬스케어 산업 분야의 AI 의료 기술을 알아보고자 해외 사례 중심으로 조사했습니다. 또한 사례를 살펴보며 각각 어떤 성과가 있었는지도 함께 알아봤습니다.

 

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스타트업 대표 사례 : 24시간 AI 건강 코치 서비스 ‘Lark Health’

[이미지 출처 / Lark Health]

 

Lark Health는 만성 질환자(당뇨 예방, 고혈압, 비만 등)를 위한 24시간 모니터링 AI 건강 코치 앱입니다. 사용자의 웨어러블 데이터와 채팅형 대화를 통해 생활 습관 개선을 독려하고, 채팅을 통해 식사나 운동 내용을 입력하면 AI가 즉각적인 피드백과 맞춤 피드백을 제공하는 방식입니다.

 

Lark의 여러 프로그램 중 “당뇨 예방 프로그램(DPP)”은 대규모 사용자 대상 연구에서 유의미한 체중 감소를 이끌어냈고, 그에 따른 의료 비용 절감 효과가 입증되었습니다. 한 연구에서는 약 1.2만 명의 참여자가 체중 감량 목표를 달성하여 총 1,295만 달러에 달하는 의료비를 절감할 수 있다는 추산 결과가 나왔습니다. (2023년, Lark 공식 홈페이지 기준)

 

더 흥미로운 것은, 심리적 상태 개선에도 영향을 준다는 것입니다. Lark 프로그램에 6개월 참여한 이용자들을 추적한 결과, 우울증 증상이 유의미하게 완화되었습니다.

 

결과적으로 신체 건강 관리와 멘탈 헬스는 분리된 분야가 아닌, 밀접하게 연관되어 있으며 AI 코칭이 신체 및 정신 건강의 증진을 도와줄 수 있음을 보여줍니다.

 

 

빅테크 대표 사례 : 마음 건강을 챙길 수 있는 애플의 멘탈 헬스 모니터링

[이미지 출처 / apple korea]

 

애플은 의료에 특화된 전문 AI 코칭보다는 사용자 친화적인 건강 모니터링 기능을 강화하는 방식을 취하고 있습니다. 2023년 공개된 iOS 17과 watchOS 10에서는 처음으로 마음 건강(Mental Wellbeing) 섹션을 도입하여, 아이폰이나 애플워치로 일일 기분 상태를 기록하고 우울증·불안 검사를 손쉽게 실시해 볼 수 있게 했습니다​.

 

가장 주목할 만한 점은, 사용자가 자연스럽게 일기를 쓰듯이 자신의 감정과 심리를 기록하며 이를 일상적인 경험으로 전환할 수 있도록 돕는다는 것입니다. 그리고 부드러운 인터랙션과 컬러를 적극적으로 활용한 덕분에 심미적 만족감을 선사하고 거부감 없이 흐름에 따라 자신의 일일 기분 상태를 기록할 수 있습니다. 이후 시간 경과에 따라 감정 패턴 분석 결과와 정신건강 관리 팁 등의 인사이트를 제공해 줍니다. 애플은 이러한 기능을 설계하면서 “프라이버시를 최우선으로 고려했다.”고 강조했습니다. 이렇게 기록으로 축적된 데이터는 사용자 자신과 의료진의 소통 자료로 활용됩니다. 애플의 멘탈 헬스 모니터링은 질병을 구체적으로 진단해 주는 생성형 AI보다는, 쉽게 접근할 수 있는 모바일 기술과 심리학 연구의 접목에 가깝습니다. 하지만 전 세계 수억 명의 아이폰 이용자들이 일상 속 정신건강 관리를 시작하게 했다는 점에서 멘탈 헬스 분야의 중요한 트렌드로 꼽을 만합니다.

 

 

병원 및 의료기관 사례 : 임상현장에서의 생성형 AI ‘메이요 클리닉’

[이미지 출처 / 메이요클리닉 홈페이지]

 

미국의 메이요 클리닉(Mayo Clinic)은 구글과의 협력으로 생성형 AI 기반 지식 검색 시스템을 시범적으로 도입했습니다​. 의료진이 챗봇 비서에게 질문을 하면, 병원 내부의 프로토콜 문서, 의학 논문, 임상 가이드라인, 환자 전자의무기록 등 방대한 데이터에서 관련 내용을 추출하여 친숙한 대화 형태로 답변해 줍니다.

 

예를 들어 “50세 천식 환자의 수술 전 처치 가이드라인은?”이라고 물으면, 몇 초 내에 관련 지침을 찾아 요약하고, 출처까지 표시하는 방식입니다. 메이요 클리닉은 이를 통해 의사들이 필요한 정보를 빠르게 얻어 의사결정에 활용하고, 나아가 환자에게도 신뢰도 높은 건강 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다​.

 

기존에는 내부 지식 검색 용도로 시작했으나, 향후에는 진료 현장에서 환자의 문의 사항에 AI가 답변을 제공하거나 의료 연구에 참고 자료 검색을 지원하는 등으로 확대될 예정입니다.

 

 

앞으로는 어떻게 더 발전할 수 있을까?

생성형 AI, 즉 LLM의 능력이 고도화됨에 따라, 개개인의 생활 기록, 생체 정보, 심리 상태를 종합적으로 해석하여 맥락에 꼭 맞는 건강 조언을 제공하는 AI 건강 비서가 현실화되고 있습니다​.

 

예를 들어, 웨어러블 기기의 연속 혈당 수치와 사용자의 식단 기록을 동시에 분석해 “오늘 스트레스 수준이 높아 혈당 변동이 컸네요. 저녁에는 산책을 해보는 게 어떨까요?”와 같은 맞춤형 코칭을 실시간으로 제안할 수 있을 것입니다. 또한 AI가 복잡한 데이터(영상, 음성, 텍스트)를 동시에 통합 분석하게 되면서, 우울증이나 치매와 같은 질환을 미리 예방하고 발견할 수 있도록 일상 대화나 스마트폰 사용 패턴에서 추척할 수 있는 연구도 진행 중입니다​. (출처: fortune.com, nature.com)

 

 

거대한 도약을 앞두고 생각해 봐야 할 점

2023년을 기점으로 의료 분야에 생성형 AI 혁신의 파도가 시작되었습니다. 특히 건강 모니터링과 멘탈 헬스 영역에서 살펴본 다양한 사례들은 AI가 의료 서비스의 접근성뿐만 아니라 환자경험을 향상시키는 잠재력을 여실히 보여주고 있습니다. 하지만 이러한 변화는 환영받아야 함은 당연하지만, 아직은 초기 단계로 기술의 한계를 인지하고 임상적 근거를 축적해 가는 신중함도 필요합니다. 앞으로 수년 내에 AI는 개인의 주치의처럼 행동하는 디지털 헬스 동반자로 발전할 가능성이 큽니다. 이 길에서 우리는 기술과 인간의 조화라는 원칙을 고수하면서, 무엇보다도 정확한 의료 데이터에 기반한 헬스케어 혁신을 이루어야 할 것입니다. 새로운 시대를 맞이한 헬스케어 업계의 도전과 노력이 섬세한 개인화와 동시에 안전성까지 챙긴 헬스케어 경험으로 거듭나기를 바랍니다.

 

 

글. 팀 AI웰니스 구영인, 백지연