고령층 디지털 헬스 리터러시 ‘예측 AI모델’ 개발

AI 요약

가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원 기초의학사업추진단 인공지능뇌과학사업단 전지원 교수와 박충희 연구원 공동 연구팀은 고령층 디지털 헬스 리터러시(DHL) 수준을 정밀하게 예측하고 원인 분석을 제공하는 설명가능한 머신러닝 모델을 개발했다고 13일 밝혔습니다. 연구는 60~74세 고령자 30명 파일럿과 55~74세 고령자 1000명 온라인 설문을 바탕으로 5개 머신러닝 알고리즘을 비교해 범주형 부스팅 모형 CatBoost가 AUC 0.84로 최고 성능을 보였고 주관적 인식과 객관적 수행 지표를 결합한 통합 분석 프레임워크를 적용했습니다. 분석 결과 건강 관련 앱에 대한 관심, 디지털 기기 사용 습관, 규칙적인 운동은 DHL에 긍정적 영향을 미치고 연령 증가와 음주·흡연은 부정적 영향을 미치는 것으로 확인되었으며 연구 결과는 국제학술지 JMIR Medical Informatics 2026년 3월호에 게재되었습니다.