현대 사회에서 웨어러블 기기는 심박수, 활동량, 수면과 같은 생체 신호를 일상적으로 수집할 수 있는 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이러한 데이터는 인간의 건강 상태를 이해하고 질병을 예측하는 데 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 그러나 현재의 디지털 헬스 기술은 주로 짧은 기간의 데이터에 기반하여 단일 질환을 예측하는 데 집중되어 있으며, 측정된 지표 자체에 머무르는 한계를 지니고 있습니다. 즉, 관측된 생체 신호는 활용하지만 그 이면에 존재하는 복잡한 생리적 과정과 개인 간 차이를 충분히 반영하지 못하고 있습니다. 이러한 한계는 만성 질환과 같이 장기간에 걸쳐 점진적으로 진행되는 건강 변화를 이해하고 예측하는 데 중요한 제약으로 작용하고 있습니다.

본 과제는 이러한 한계를 극복하기 위해 수리모델과 인공지능을 결합한 새로운 디지털 헬스 접근을 제시하고자 합니다. 장기간에 걸쳐 축적된 웨어러블 데이터를 바탕으로 개인의 건강 상태를 보다 정밀하게 이해하고, 시간에 따른 변화 양상을 통합적으로 해석하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 기존의 단편적인 질병 예측을 넘어, 건강 상태의 변화 과정 자체를 이해하고 예측하는 새로운 분석 체계를 구축하고자 합니다.

결론적으로 본 연구는 웨어러블 데이터, 수리모델, 인공지능을 통합하여 인간의 건강을 보다 깊이 이해하고 예측할 수 있는 디지털 헬스 기반 기술을 구축하고자 합니다. 이를 통해 개인의 일상 속에서 지속적인 건강 관리와 질병 예방이 가능한 미래 의료 환경에 기여할 것으로 기대됩니다.