필라이즈, UNIST 공동으로 ‘혈당 추론’ 알고리즘 연구 결과 발표… “실시간 측정 없이도 혈당 예측 가능”

8일 2024년도 제64회 대한의용생체공학회 추계학술대회에서 필라이즈와 UNIST 연구진의 공동 연구 결과가 발표됐다. (사진 제공=필라이즈)

건강 관리 슈퍼앱 서비스를 제공하는 필라이즈(대표 신인식)가 대한의용생체공학회 추계학술대회에 참가해 ‘머신러닝 기반의 혈당 추론’을 주제로 진행한  파일럿 연구 결과를 포스터로 발표했다고 13일 밝혔다.

이번 학술대회는 ‘연구실에서 산업계로: 바이오메디컬 혁신을 세상에 선보이다’라는 주제로  900여명의 전문가들이 참여해 최신 기술과 업계 및 학계 최신 동향을 논의했다.

필라이즈는 울산과학기술원(UNIST)와 공동 연구를 진행해 이번 연구를 발표했다. 필라이즈에 따르면, 이번 공동 연구를 통해 실시간 혈당 정보를 이용하지 않고도 현재 혈당을 추론하는 머신러닝 모델을 개발했다. 필라이즈 관계자는 “이번 연구는 실시간 혈당 측정 데이터를 활용하지 않고 다양한 건강 지표들을 기반으로 혈당 수치를 추론하는 머신러닝 모델을 개발하는 것을 목표로 했다”며 “개발된 모델은 사용자의 운동, 수면, 식사 패턴 등 건강 데이터를 분석해 혈당 변화를 예측하는 알고리즘을 학습했다”고 밝혔다.

이 모델을 활용하면 실시간 혈당 측정을 대신할 수 있어 지속적인 혈당 모니터링이 어려운 환경에서도 혈당 관리와 예측이 가능해 개인 맞춤형 건강 관리 시스템에 중요한 기여를 할 것으로 평가 받고 있다.

신인식 필라이즈 대표는 “UNIST와의 공동 연구를 통해 실시간 혈당 측정 없이도 추론이 가능한 모델을 연구하고 발표할 수 있게 된 점이 가장 큰 성과”라며 “혈당 변화 예측을 통해 사용자의 건강 관리에 더 많은 편리함을 제공할 수 있는 기술을 계속해서 고도화할 것”이라고 밝혔다.

필라이즈는 개인 맞춤형 헬스케어를 제공하는 초개인화 헬스테크 스타트업으로 사용자의 식단, 운동, 혈당, 영양제, 수분 섭취 등을 종합적으로 관리하는 한편 영양제 AI 분석, 끼니별 AI 영양사 피드백, 실시간 혈당 관리 및 AI 코칭 기능을 통해 체계적인 건강 관리를 지원한다.