“SNS 사진 한 장에 진단”‥AI 헬스케어, 뇌졸중 조기 발견 새 국면

SNS에 올린 사진 한 장이 중증 뇌혈관 질환을 조기 진단하는 사례가 나왔다. 즉각적인 온라인 반응이 환자의 생명을 좌우하는 '디지털 헬스케어' 시대가 도래하고 있다. 최근 영국의 한 여성이 오른쪽 동공이 비정상적으로 커진 사진을 SNS에 게재한 뒤 누리꾼들의 경고를 받고 병원을 찾아 뇌혈전(핏덩어리)에 의한 응급 질환을 조기에 발견했다. 현지 의료진은 혈류 차단에 따른 뇌 손상 위험성과 신속한 혈전용해 치료의 필요성을 강조했다.  

이번 사례는 비단 온라인 커뮤니티의 힘을 넘어서, AI 기반 모바일 진단이 의료 현장에 직접 접목되는 흐름의 단면으로 읽힌다. 최근 의료 인공지능(AI)은 사진·영상을 기반으로 동공크기·안구운동·안색 등의 변화를 실시간 분석, 뇌졸중이나 심혈관계 질환 등 응급 증상 위험을 조기에 감지하는 기술 개발에 집중해 왔다. 실제 지난 2023년 미국 존스홉킨스대와 구글헬스 등이 개발한 ‘AI 동공분석 진단 알고리즘’은 기존 전문의 육안 판별 대비 정확도를 95% 이상으로 높였다.    

이처럼 AI·SNS·비대면 의료상담이 결합된 플랫폼은 병원 진료 접근성이 떨어지는 환자, 혹은 경미한 증상만 보이는 환자에게 조기 대응 기회를 제공한다. 특히 뇌졸중·뇌색전 등 신속 처치가 필수인 질환에서 시간당 환자 예후가 급격히 달라지므로, 징후를 실시간 감지하는 기술의 산업적 파급력이 주목된다. 다만 데이터 품질·프라이버시·의료법상 진단 책임 소재 등 복합적 규제 장벽이 있어, 국내외적으로 임상 검증과 법제화 논의가 활발하다.    

현재 해외 주요 병원들은 AI 기반 응급증상 판단 툴을 병원 앱, 건강관리 플랫폼 등에 접목하는 한편, 한국에서도 디지털헬스케어 기업들이 사진·음성·문자 등 신규 의료데이터를 실시간 분석하는 R&D에 착수하고 있다. 미국 FDA, 영국 NHS 등 보건당국도 AI 진단 알고리즘에 대한 검증 기준 마련과 임상표준 가이드라인 수립을 강화 중이다.    

전문가들은 “비대면·AI 진단의 의료 실효성과 데이터 보안이 동시에 담보될 때, 중증질환의 조기 탐지 생태계가 안정적으로 자리 잡을 것”으로 내다봤다. 산업계는 앞으로 IT 기반 헬스케어 기술이 실제 의료현장에 얼마나 빠르게 안착할지 주목하고 있다.