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애플 워치 시리즈 11, AI 혈압 감지 기능과 함께 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.20 16:18
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Apple는 2025년 9월 19일 금요일에 출시된 Apple Watch Series 11 모델에 혁신적인 인공지능 기반 혈압 감지 기능을 선보였습니다. 이 발명은 소비자 건강 기술에서 중요한 발전을 의미하며, 기존 혈압 측정 커프 없이 기계 학습 알고리즘을 이용해 잠재적 고혈압을 식별합니다.

이 기능은 2025년 9월 14일 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받았으며, 전 세계 150개 이상의 국가에서 제공될 예정입니다. 기존의 혈압 측정 장치와 달리, Apple Watch는 자체 광학 심장 센서를 사용하여 30일간 혈관이 심장 박동에 어떻게 반응하는지를 분석하고, 만성 고혈압과 일치하는 패턴이 감지될 경우 사용자에게 알림을 제공합니다.

 

AI 기반 개발 프로세스

 

애플의 부사장인 숨불 아흐마드 데사이에 따르면, 애플은 2019년에 시작한 심장 및 움직임 연구의 기존 센서 데이터를 인공지능 모델에 적용하여 이 기능을 개발했습니다. 인공지능은 10만 명이 넘는 연구 참여자들의 데이터를 분석하여, 심장 센서 신호 패턴이 기존의 혈압 측정값과 상관관계가 있을 수 있음을 밝혀냈습니다.

데사이는 로이터와의 인터뷰에서 "애플은 수년간 고혈압을 식별하고자 관심을 가져왔다"고 말했습니다. 다층적 머신러닝 과정을 거쳐, 애플은 알고리즘을 개발했고 이를 2,000명 이상의 참여자가 포함된 임상 연구를 통해 검증했습니다.

머신러닝 모델은 92% 이상의 특이도율을 달성하여, 거짓 양성의 비율을 최소화했으며, 특히 더 심각한 형태인 2기 고혈압을 식별하는 데 강점을 보였습니다. 애플은 이 기능을 통해 첫 해에 미진단 고혈압을 가진 100만 명이 넘는 사람들에게 알림을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

 

세계적인 건강 위기에 대응하기

 

고혈압은 전 세계적으로 약 13억 명의 성인에게 영향을 미치며, 이 중 약 절반은 진단조차 받지 못하고 있습니다. 이는 혈압 측정기가 일반적으로 의료 환경에서만 접할 수 있기 때문이기도 합니다. 이 질환은 종종 "조용한 살인자"로 불리는데, 증상이 거의 없지만 심장마비, 뇌졸중, 신장 질환의 주요 위험 요인으로 작용하기 때문입니다.

“고혈압은 심장마비와 뇌졸중의 주요 예방 가능 원인이지만, 수백만 명이 여전히 진단받지 못하고 있습니다.”라고 예일대학교 및 예일 뉴헤이븐 병원의 심장 전문의이자 과학자인 할란 크럼홀츠 박사는 말했습니다. “정확한 감지를 쉽게 하고 일상 생활의 일부로 만들면 사람들이 더 빨리 치료를 받고 피할 수 있는 피해를 예방할 수 있습니다.”

해당 기능은 애플워치 시리즈 9 및 이후 모델, 그리고 애플워치 울트라 2 및 이후 버전에서 작동합니다. 사용자가 고혈압 알림을 받으면, 애플은 전통적인 혈압 측정기로 7일간 혈압을 측정하고 의료 전문가와 상담할 것을 권장하고 있습니다.

 

전문가의 관점과 한계

 

보건 전문가들은 이 혁신의 잠재력을 칭찬하는 한편, 중요한 한계점들도 강조했다. 미국심장학회(ACC) 최고 혁신 책임자 아미 바트(Ami Bhatt)는 애플이 거짓 양성 반응을 피하기 위해 신중을 기한 것으로 보이지만, 해당 기능이 전문적인 의료 진단을 대체해서는 안 된다고 경고했다.

바트는 “알림을 받지 못한 사람은 자신이 고혈압이 없다고 오해할 수 있는 잘못된 안도감의 위험도 있다”고 주의했다. 이 기능은 혈압을 직접 측정하는 것이 아니라, 사용자가 적절한 의료 평가를 받아야 한다는 신호를 시사하는 패턴을 식별한다.

애플의 개인정보 보호 조치로 인해 개발 과정에는 제약이 따랐으며, 데사이(Desai)는 “여기서 한 가지 아이러니는 대규모 연구 외에는 많은 데이터를 얻지 못한다”라고 말했다. 그러나 그녀는 이 연구들이 추가로 조사할 가치가 있는 건강 신호를 식별하는 데 중요한 과학적 통찰을 제공한다고 강조했다.

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2025.09.26 등록
Perplexity가 " 이메일 어시스턴트"를 퍼플렉시티 Max 유료 구독자에게 제공한다.지메일과 아웃룩용 AI 에이전트에 연동하는 것으로 사용자의 목소리와 맞춰 답장 초안을 만들어준다. 또한 이메일에 자동으로 라벨을 붙여 받은 편지함을 정리해주고, cc를 추가하면 미팅 시간을 제안해준다고.이 서비스는 구글 및 마이크로소프트 계정과의 연동으로 작동한다. 퍼플렉시티는 사용자 데이터를 모델 훈련에 사용하지 않는다고 하며, 비슷한 기능으로 구글 제미나이나 MS 코파일럿에서 이미 제공한 바 있다.하지만 요즘 주목을 받는 '에이전트' 기능으로 이메일 스레드 내에서 일정 조율의 전 과정을 처리한다는 점이 특징이라고.자세한 내용은 아래 페이지에서 확인할 수 있다.https://www.perplexity.ai/assistant
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2025.09.26 등록
페이스북 데이팅 기능이 스와이핑으로 파트너를 찾는 피로함을 해결하기 위해 AI 를 도입한다고 밝혔다.페이스북은 "데이트 어시스턴트"와 "밋 큐트(Meet Cute)"라는 두 가지 새로운 기능을 자사의데이팅 서비스에 도입해, 반복적인 스와이프 방식에 지친 사용자들을 돕고자 한다고 발표했다데이트 어시스턴트는 사용자의 취향과 관심사를 바탕으로 맞춤형 추천을 제공하는 채팅 기반 도우미로,전통적인 키, 교육 수준 등의 기준뿐 아니라 '브루클린에 사는 IT 업계 여성 찾아줘'처럼 구체적인 요청도 가능하다이 어시스턴트는 매칭 탭에서 이용할 수 있으며, 미국과 캐나다에서 순차적으로 도입될 예정이다밋 큐트는 사용자의 선호도에 따라 매주 자동으로 새로운 상대와 매칭해주는 기능으로, 매칭된 상대와 대화를 나누거나 필요시 매칭을 해제할 수 있다페이스북은 이러한 기능들이 반복적인 스와이프로 인해 피로감을 느끼던 사용자들에게 새로운 만남의 기회를 제공하고, 쉽고 재미있는 만남을 이어갈 수 있도록 서비스를 계속 개선해 나가겠다고 밝혔다.
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2025.09.26 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글 딥마인드 는 화요일에 자사의 가장 진보된 AI 로봇 모델을 공개했으며, 이러한 시스템은 복잡한 작업을 실행하기 전에 “생각”을 할 수 있고 문제 해결을 위해 실시간 정보 검색까지 할 수 있습니다.새로운 두 모델인 Gemini Robotics 1.5와 Gemini Robotics-ER 1.5는, 구글 딥마인드 로보틱스 책임자인 Carolina Parada에 따르면, 광범위한 재프로그래밍 없이 새로운 환경에 적응할 수 있는 다재다능한 로봇을 만드는 데 있어 상당한 진전을 보여줍니다.행동하기 전에 생각하는 로봇들이번 혁신은 Gemini Robotics-ER 1.5에 초점을 맞추고 있으며, DeepMind는 이를 현대의 텍스트 기반 챗봇과 유사한 시뮬레이션 추론이 가능한 최초의 로봇 AI라고 설명합니다. “ER”은 “구체적 추론(embodied reasoning)“을 의미하며, 이를 통해 로봇이 물리적 행동을 실행하기 전에 여러 단계를 미리 계획할 수 있습니다.시연 동안 연구원들은 로봇에게 “현지 규정에 따라” 쓰레기를 분류하라는 요청을 하고, 로봇이 재활용품을 성공적으로 분류하는 모습을 보여주었습니다. 로봇은 연구원이 샌프란시스코에 있다는 사실을 파악하고, 온라인에서 현지 재활용 규정을 검색한 후, 올바르게 물품을 분류했습니다. 또 다른 실험에서는 런던 여행을 위해 짐을 싸라는 요청을 받은 후, 로봇이 날씨 예보를 검색하고 비니와 같은 적절한 아이템을 챙기기도 했습니다.“현대 로봇은 매우 특수화되어 있으며 구현이 어려워, 단일 용도의 로봇 한 대를 도입하는 데 수개월이 걸리는 경우가 많다”고 파라다는 밝혔습니다. 새로운 생성형 AI 접근법은 로봇이 재프로그래밍 없이 완전히 새로운 상황을 처리할 수 있게 합니다.행동하기 전에 생각하는 로봇들이번 혁신은 Gemini Robotics-ER 1.5에 초점을 맞추고 있으며, DeepMind는 이를 현대의 텍스트 기반 챗봇과 유사한 시뮬레이션 추론이 가능한 최초의 로봇 AI라고 설명합니다. “ER”은 “구체적 추론(embodied reasoning)“을 의미하며, 이를 통해 로봇이 물리적 행동을 실행하기 전에 여러 단계를 미리 계획할 수 있습니다.시연 동안 연구원들은 로봇에게 “현지 규정에 따라” 쓰레기를 분류하라는 요청을 하고, 로봇이 재활용품을 성공적으로 분류하는 모습을 보여주었습니다. 로봇은 연구원이 샌프란시스코에 있다는 사실을 파악하고, 온라인에서 현지 재활용 규정을 검색한 후, 올바르게 물품을 분류했습니다. 또 다른 실험에서는 런던 여행을 위해 짐을 싸라는 요청을 받은 후, 로봇이 날씨 예보를 검색하고 비니와 같은 적절한 아이템을 챙기기도 했습니다.“현대 로봇은 매우 특수화되어 있으며 구현이 어려워, 단일 용도의 로봇 한 대를 도입하는 데 수개월이 걸리는 경우가 많다”고 파라다는 밝혔습니다. 새로운 생성형 AI 접근법은 로봇이 재프로그래밍 없이 완전히 새로운 상황을 처리할 수 있게 합니다.
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2025.09.26 등록
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