2026년, AI가 당신의 암 발병 시기까지 예측한다: 정밀 의료 예측의 시대

AI가 당신의 암이나 심장 질환 발병 가능성을 수십 년 전에, 심지어 언제쯤 발병할지까지 예측할 수 있다면 어떨까? WIRED의 연례 트렌드 브리핑에 따르면, 2026년은 '정밀 의료 예측(precision medical forecasting)'의 원년이 될 전망이다. 거대 언어 모델이 일기 예보의 정확도를 높인 것처럼, 이제 인공지능이 개인의 건강 미래를 예측하는 시대가 열리고 있다.

날씨를 넘어 질병을 예측하는 AI

암, 심혈관 질환, 신경퇴행성 질환과 같은 주요 노인성 질환들은 공통점이 있다. 증상이 나타나기까지 보통 20년 이상의 긴 잠복기를 거친다는 것이다. 이러한 질병의 근간에는 면역 체계 기능이 저하되는 '면역 노화(immunosenescence)'와 그에 따른 만성 염증 증가 현상인 '노화 염증(inflammaging)'이 자리 잡고 있다.

최신 노화 과학은 신체 및 장기 나이를 측정하는 '생체 시계'와 특정 단백질 바이오마커를 통해 이런 과정을 추적할 수 있게 했다. 여기에 새로운 AI 알고리즘이 더해진다. AI는 망막 스캔 같은 의료 이미지를 분석해 인간 전문가가 볼 수 없는 미세한 변화를 감지하고, 수년 후의 심혈관 및 신경퇴행성 질환 발병 위험을 정확하게 예측할 수 있다.

개인 맞춤형 미래 건강 지도

정밀 의료 예측은 전자의무기록(EMR), 유전 정보, 웨어러블 센서 데이터, 환경 데이터 등 한 개인에 대한 전례 없는 깊이의 정보를 통합한다. 이는 단순히 질병 위험 유전자를 찾아내는 '다가 유전자 위험 점수(polygenic risk score)'를 넘어선다. 가장 큰 차이점은 '언제(when)'라는 시간적 예측을 제공한다는 점이다.

거대 추론 모델(large reasoning models)이 이 모든 데이터를 분석해 개인의 취약점을 파악하고, 이를 바탕으로 개인화된 적극적 예방 프로그램을 제시할 수 있게 된다. 이는 질병이 발생한 후 치료하는 현재의 의료 패러다임을 근본적으로 바꾸는 접근법이다.

예측을 넘어 예방으로

자신의 위험을 인지한 개인은 항염증 식단, 규칙적인 운동, 양질의 수면 등 생활 습관을 개선할 가능성이 더 높다. 여기에 더해 면역 체계를 건강하게 유지하고 염증을 줄이는 약물 치료도 병행될 수 있다. 이미 GLP-1 계열 약물이 이러한 목표 달성에 유망한 것으로 나타났으며, 더 많은 신약이 개발 중인 것으로 알려졌다.

물론 이 기술의 잠재력은 임상 시험을 통해 입증되어야 한다. 예를 들어, 알츠하이머 위험이 높은 사람의 혈액에서 p-tau217 수치를 측정하고, 운동 등 생활 습관 개선 후 이 수치가 감소하는 것을 확인하는 방식이다. 이는 노화 과학과 AI의 발전 없이는 불가능했을 의료의 새로운 지평이다.