약 9,400시간의 학습 데이터, 그리고 세계 유수 AI 학회 두 곳(ICML·ICLR) 채택. 삼성리서치가 공개한 웨어러블 헬스 AI 연구를 요약하는 두 숫자예요. 숫자만 봐도 삼성이 갤럭시 워치를 ‘측정 기기’에서 ‘건강 예측 기기’로 바꾸려는 방향이 읽히죠.
삼성리서치 아메리카(SRA)의 디지털 헬스 연구진이 웨어러블 생체신호를 학습해 정밀한 건강 인사이트를 제공하는 ‘헬스 파운데이션 모델’ 연구를 공개했다. 서로 다른 생체신호의 시간적 관계를 학습하는 xMAE와, 웨어러블 시계열 데이터를 계층적으로 분석하는 HiMAE 두 건이다. 각각 세계 유수 AI 학회인 ICML과 ICLR에 채택돼 연구의 우수성을 인정받았다.
파운데이션 모델은 방대한 데이터를 미리 학습해 두었다가 여러 과제에 두루 응용하는 모델이에요. 기본 요리 실력을 갖춘 사람이 레시피만 바뀌어도 여러 요리를 만들어내는 것과 비슷하죠. 개별 기능마다 모델을 따로 만드는 대신, 하나의 사전 학습 모델을 질환 예측·생체신호 분석·수면 단계 분류 같은 여러 건강 관리에 맞춰 조정해 쓸 수 있어요. 정답 정보가 없는 데이터에서도 공통 패턴을 스스로 학습하는 자기지도학습 방식을 써서, 데이터 구축 부담을 줄이는 것도 장점이고요.
연구진은 약 9,400시간의 학습을 통해 스마트워치의 맥박(광혈류측정·PPG) 데이터와 심혈관 건강의 상관관계를 정밀 분석했다. 심전도(ECG)가 심장 전기 활동을 직접 측정해 부정맥 등을 정확히 잡아내지만 사용자가 일일이 측정 동작을 해야 하는 반면, PPG는 스마트워치가 알아서 수집해 일상의 지속적 모니터링에 유리하다. 삼성전자는 최근 갤럭시 언팩 2026 헬스 포럼에서 ‘예방적·개인화된 커넥티드 케어’라는 헬스 비전을 공유한 바 있다.
갤럭시 워치는 이미 심전도(ECG)와 혈압 모니터링, 수면 분석을 지원하지만, 지금까지는 측정한 값을 그대로 보여주는 데 가까웠어요. 파운데이션 모델이 얹히면 여러 생체신호를 한데 묶어 ‘다음에 무슨 일이 생길지’를 미리 짚어주는 예측형 기능으로 진화할 수 있어요. 애플이 애플워치의 건강 기능을, 구글이 픽셀워치·핏빗의 헬스 AI를 각각 강화하는 흐름과 정확히 맞닿는 지점이죠.
업계에서는 헬스 파운데이션 모델을 온디바이스 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 보는 시각이 커지고 있어요. 삼성이 학회 검증을 통과한 기초 연구를 먼저 공개한 건, 연구 신뢰도를 앞세워 손목 위 헬스케어 주도권을 잡겠다는 전략으로 읽혀요. 웨어러블이 단순 알림 기기를 넘어 예방 의료의 첫 관문이 되는 흐름 속에서, 파운데이션 모델의 성능이 곧 기기 선택의 기준이 될 가능성이 커요.
이번 연구가 주목받는 건 당장의 제품보다 ‘방향’ 때문이에요. 측정값을 보여주는 데 그치던 웨어러블이, 생체신호의 흐름을 스스로 읽고 다음 신호를 예측하는 단계로 넘어가고 있다는 신호로 읽혀요. 갤럭시 워치 신제품에 이 파운데이션 모델이 온디바이스로 얹히는 순간, 스마트워치의 역할이 단순 알림에서 일상의 건강 관리자로 바뀌는 분기점이 될 거예요.
원문: 삼성전자 뉴스룸 — 삼성리서치, 헬스 파운데이션 모델 기반 웨어러블 AI 연구 공개
작성: sw4u 9시뉴스 안나영 / 2026-08-14 09:10