한국연구재단은 한국과학기술원(KAIST) 이건재 교수 연구팀이 실시간으로 혈압을 측정할 수 있는 웨어러블 혈압 센서의 실용화 전략을 제시했다고 4일 밝혔다.

기존 팔이나 손목에 커프(공기주머니)를 감싸 측정하는 혈압 측정 방식은 혈압 변동성을 제대로 반영하지 못할 뿐만 아니라 환자가 지속해 관리하기 어렵다는 문제가 있다. 신체에 부착해 비침습적으로 혈압을 측정할 수 있는 웨어러블 혈압 센서는 실시간 모니터링과 개인 맞춤형 심혈관 건강 관리가 가능하지만, 신뢰성이 부족해 실용화하기 어려웠다.

연구팀은 고감도의 센서 기술과 인공지능(AI)을 이용한 혈압 측정 알고리즘 개발을 통해 웨어러블 혈압 센서를 실용화할 수 있는 전략을 제시했다.

연구팀은 2023년 선행 연구를 통해 압전 센서(압력을 전기로 변환하는 센서)에 의한 맥파 분석(Pulse Wave Analysis·심장 박동에 의해 생성된 맥박 파형을 측정하고 분석하는 기술)을 통해 혈압을 추정하는 기술을 개발한 바 있다.

이번 연구에서는 이를 맥파 속도(Pulse Wave Velocity·맥파가 동맥을 따라 이동하는 속도로, 맥파 속도가 빠를수록 동맥이 경직된 상태) 기반 혈압 추정 기법과 비교하는 한편 기존 웨어러블 혈압 센서에서 활용되는 4가지 주요 측정 원리(기계적 압력, 광신호, 초음파, 심장의 전기적 활동)에 따른 신호처리 알고리즘을 분석했다. 이를 토대로 AI와 딥러닝이 혈압 예측 정확도를 높이는 핵심 기술임을 밝혔다.

이건재 교수는 "본 논문을 통해 기존에는 불가능해 보였던 의료용 웨어러블 혈압 센서의 실용화 가능성을 체계적으로 증명했다"며 "웨어러블 헬스케어 기기의 정밀도를 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.

이번 연구 성과는 국제 학술지 '네이처 리뷰 카디올로지'(Nature Reviews Cardiology) 지난달 18일 자에 실렸다.

◆ 참고 : Nature Reviews Cardiology (2025), Wearable blood pressure sensors for cardiovascular monitoring and machine learning algorithms for blood pressure estimation https://www.nature.com/articles/s41569-025-01127-0