가톨릭중앙의료원, 고령층 디지털 헬스 리터러시 '설명가능한 머신러닝' 예측 AI 모델 개발

AI 요약

가톨릭대학교 가톨릭중앙의료원 전지원 교수와 박충희 연구원 등 연구팀은 자기보고식 평가와 수행 기반 지표를 결합한 설명가능한 머신러닝 접근법으로 노년층의 디지털 헬스 리터러시(DHL)를 예측하는 모델을 개발했습니다. 파일럿 코호트(60~74세 30명)와 온라인 설문(55~74세 1,000명)을 바탕으로 베이지안 선형회귀로 변수를 도출한 뒤 5개 머신러닝 알고리즘으로 이진 분류 모델을 평가했으며, CatBoost가 AUC 0.84로 가장 우수했고 SHAP 분석을 통해 건강 관련 앱 관심·디지털 기기 사용·운동은 DHL에 긍정적 영향을, 연령·음주·흡연은 부정적 영향을 미치는 것으로 확인되었습니다. 연구 결과는 JMIR Medical Informatics 2026년 3월호에 게재되었습니다.