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일상적인 건강 관리를 위한 계층적·이벤트 중심적 아키텍처인 '개인 맞춤형 케어 유틸리티(PCU)'를 제안합니다. LLM의 추론 능력과 검증된 임상 로직을 분리하여, 연속적인 생체 신호를 의미 있는 건강 이벤트로 전환하고 실시간 중재를 제공하는 청사진을 제시합니다.
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원문 바로가기의료 서비스는 설계상 필수적이고, 전문적이며, 간헐적(episodic)입니다. 이는 한 사람이 일 년 동안 임상의(clinician)와 보내는 약 1시간을 중심으로 구축되어 있기 때문입니다. 식사, 수면, 움직임, 약물 복용, 스트레스가 실제로 장기적인 건강을 형성하는 임상 환경 외의 8,759시간에 대해서는 그에 상응하는 인프라가 존재하지 않습니다. 개인 맞춤형 건강의 병목 현상은 원시 데이터(raw data)나 추론 능력(reasoning capability)이 아니라, 바로 그러한 인프라 계층의 부재입니다. 본 논문은 개인 맞춤형 케어 유틸리티(Personal Care Utility, PCU)를 소개합니다. 이는 결제, 네트워크, 전력이 각 영역의 유틸리티(utility)인 것과 마찬가지로, 일상적인 건강을 위한 누락된 유틸리티로서 제안된 계층적이고 이벤트 중심적인(event-driven) 아키텍처입니다. PCU는 '퍼스니클(Personicle)'을 통해 연속적인 개인 신호를 의미 있는 생애 이벤트(life events)로 조직하고, 개인별 기준선(baselines)에 대비하여 동적인 건강 상태를 추정하며, 원인과 맥락에 대해 추론합니다. 또한 임상적 의사결정 로직(clinical decision logic), 행동 전략 선택(behavioral strategy selection), 자연어 표현(natural-language expression)을 분리하는 오케스트레이터(orchestrator)를 통해 가이드를 전달합니다. 이러한 분리를 통해 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 추론과 커뮤니케이션을 지원하는 동시에, 안전이 중요한 임상적 결정은 검증된 증거에 기반하도록 유지할 수 있습니다. 우리는 PCU를 제2형 당뇨병(Type 2 Diabetes)에 적용하여 구현하였습니다. 이를 통해 연속 혈당 측정(CGM), 식사, 활동, 약물 복용, 수면, 스트레스 및 임상 데이터를 혈당 이벤트(glycemic events), 개별화된 상태 추정치, 인과적 설명, 그리고 지식에 기반한 중재(knowledge-grounded interventions)로 전환합니다. 일상생활 시나리오를 통해 동일한 인프라가 맥락과 위험도에 따라 실시간 넛지(nudges), 주간 요약, 약물 복용 확인, 침묵, 또는 결정론적 안전 경고(deterministic safety alerts)를 생성하는 모습을 보여줍니다. 마지막으로 PCU가 다른 만성 질환으로 어떻게 일반화될 수 있는지, 그리고 상시 가동되는 개인 건강 유틸리티가 해결해야 할 거버넌스(governance) 문제에 대해 논의하며 마무리합니다. 그 결과, 개인화(personalization)를 단순한 최종 메시징 계층이 아니라 일상적인 건강 가이드의 아키텍처적 속성으로 취급하는 청사진을 제시합니다.