메디링크 스마트링의 다채널 생체신호 기반 개인맞춤형 AI 헬스케어 플랫폼 구현 및 검증

Implementation and Validation of a Personalized AI Healthcare Platform Based on Multi-Channel Biosignals Using the Medilink Smart Ring

본 연구는 스마트링 기반 다채널 생체신호 분석을 통한 개인맞춤형 AI 헬스케어 플랫폼을 개발하고 검증하였다. PPG(Photoplethysmography), ECG(Electrocardiogram), GSR(Galvanic Skin Response), 체온 등 4개 채널의 생체신호를 BLE 5.0으로 수집하고, Rule-based 알고리즘과 LSTM(Long Short-Term Memory)을 기반으로 한 Transformer의 Multi-Head Self-Attention 구조를 결합한 하이브리드 모델을 제안하였다. 18명을 대상으로 한 4주간의 임상 실험 결과, 제안 모델은 정확도 81.2%, F1-score 0.79를 달성하여 기존 모델 대비 유의한 성능 향상을 보였다. 다채널 융합을 통해 단일 채널 대비 최대 12.9%의 성능 개선을 확인하였으며, 사용자 만족도는 4.75/5점을 기록하였다. 본 연구는 웨어러블 디바이스 기반 AI 헬스케어 플랫폼의 실용성과 확장 가능성을 실증하였다.

This study developed and validated a personalized AI healthcare platform based on multi-channel biosignal analysis using a smart ring. Four types of biosignals—PPG (Photoplethysmography), ECG (Electrocardiogram), GSR (Galvanic Skin Response), and body temperature—were collected via BLE 5.0. A hybrid model combining a Rule-based algorithm with a Transformer’s Multi-Head Self-Attention structure built upon LSTM (Long Short-Term Memory) was proposed. In a four-week clinical experiment involving 18 participants, the proposed model achieved an accuracy of 81.2% and an F1-score of 0.79, demonstrating significant performance improvement over existing models. Through multi-channel fusion, performance improved by up to 12.9% compared to single-channel analysis, and user satisfaction reached 4.75 out of 5. The findings verify the practicality and scalability of the proposed wearable device-based AI healthcare platform.