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KOREA TOWN NEWS<br />
27<br />
MAR 8 2024<br />
기사 제보 : info@dallasKTN.com<br />
공부하면 천천히 늙고 장수?<br />
“2년 교육이 2~3% 노화 지연 효과”<br />
고학력일수록 더 느리게 나이 들고, 더<br />
오래 산다는 연구 결과가 나왔다. 특히 부<br />
모보다 자녀의 교육 수준이 높아 ‘교육 이<br />
동성(educational mobility)’이 상향될<br />
때 이런 연관성이 두드러지는 것으로 나<br />
타났다.<br />
미국 컬럼비아대학교 연구진은 미국 심<br />
장학회에서 진행하는 ‘프레이밍햄 심장 연<br />
구(Framingham Heart Study)’를 기반으<br />
로 데이터를 분석한 결과 이 같은 결과가<br />
나왔다고 최근 밝혔다.<br />
프레이밍햄 심장 연구는 1948년 시작된<br />
초장기·대규모 심장연구로 현재 3세대를<br />
아우르는 데이터를 축적한 상태다.<br />
연구의 교신 저자인 데니얼 벨스키 박사<br />
는 이번 연구를 진행한 이유에 대해 “우리<br />
는 오랫동안 교육 수준이 높은 사람이 더<br />
오래 사는 경향이 있다는 것을 알고 있었<br />
지만, 어떻게 그런 일이 일어나는지 밝히<br />
기 위해서는 아주 많은 도전들이 있었다”<br />
며 “특히 교육 성취되를 높이기 위해 개입<br />
하는 것이 건강한 장수에 기여하는지 알아<br />
내기가 어려웠다”고 밝혔다.<br />
연구진은 프레이밍햄 심장 연구에 참가<br />
한 1만 4106명의 데이터를 각각의 교육 성<br />
취도와 부모의 교육 성취도를 연결시킨 데<br />
이터로 분류했다. 형재자매가 있는 2437명<br />
의 참가자는 별도로 형제자매간 학력 차이<br />
가 노화의 속도 차이와 관련이 있는지 여<br />
부를 테스트했다.<br />
연구진은 노화의 속도를 측정하기 위해<br />
프레이밍햄 심장 연구를 통해 얻은 데이터<br />
에 ‘PACE 후성유전학적 시계’ 라는 알고리<br />
즘을 적용했다. 이 알고리즘의 기준에 따<br />
르면 2년의 추가적인 교육이 노화를 2~3%<br />
늦추는 것으로 나타났다.<br />
연구의 제1저자인 그롤리아 그라프 박<br />
사는 “이런 연구의 문제점은 학력의 차이<br />
가 가정 환경의 차이에서 올 확률이 높다<br />
는 점과 교육 문제를 다른 자원의 차이와<br />
분리해서 확인하기 어렵다는 점”이라며<br />
“그래서 부모와 대비해 얼마나 더 교육받<br />
았는지를 따지는 ‘교육 이동성’과 형제 자<br />
매와의 대비를 통해 교육의 효과만을 독<br />
립적으로 추산할 수 있도록 노력했다’고<br />
했다.<br />
“챗GPT가 짠 운동 계획, 절반만 맞다”<br />
인공지능(AI) 챗GPT를 기반으로 운동 계획을 짜주는 여러 앱이 출시됐다.<br />
챗GPT 안에서도 운동 관련 여러 맞춤형 GPT를 사용할 수 있다. 그렇다면 챗<br />
GPT가 짜준 운동 계획을 그대로 따라하는 것이 건강에 도움이 될까.<br />
최근 AI가 세운 운동 계획을 평가한 논문이 발표됐다. 3일(현지시각) 워싱<br />
턴포스트에 따르면 연구팀은 챗GPT가 제시한 운동 계획을 26개 그룹에 적<br />
용해 분석했다. 기준은 미 스포츠 의학 대학의 운동 테스트 및 처방 지침으<br />
로, 미국 스포츠 의학의 표준이 되는 평가 방식이다.<br />
26개 그룹은 건강한 성인, 어린이 및 청소년, 노인, 심혈관 질환자, 비만인<br />
등으로 구분됐고, 각 그룹에 미국 학회가 선정한 맞춤형 운동 처방에 부합하<br />
는 처방을 AI가 내리는 지 확인하는 방식이다.<br />
분석 결과, 운동 관련 지식을 학습한 챗GPT는 거짓말을 늘어놓지는 않았<br />
다. 챗GPT의 추천 운동법은 90.7%의 정확도를 나타냈는데, 실제 운동 관련<br />
지식과 팩트를 기반으로 답한 것이다.<br />
단, 연구진은 챗GPT의 추천 운동 계획이 학회의 권장 가이드라인의 41.2%<br />
만 충족한 것을 발견했다. 챗GPT는 고혈압·섬유근육통·암이 있는 사람들의<br />
운동에 관한 잘못된 정보를 생성했다.<br />
특히 고혈압 환자의 경우 답변의 정확성이 가장 낮았고, 격렬한 운동과 체<br />
중 감량이 필요한 집단에 ‘격렬한 운동을 권장하지 않는다’고 답하기도 했다.<br />
실제 의사의 별다른 운동 지도가 필요없는 일반인에게 ‘운동 전 의사의 허가<br />
를 받으세요’와 같은 잘못된 지침을 내려준 경우도 53%나 됐다.<br />
챗GPT가 실제 존재하는 운동 지식을 말하긴 하지만, 자신의 건강과 몸 상태<br />
를 기반으로 맞춤형 운동법을 제시하는 것은 절반 정도만 들어맞았다는 의미다.<br />
연구팀은 “챗GPT가 답하는 운동 정보는 일반인이 이해하기 어렵다”며 “질<br />
환이 있는 환자들은 AI에게 전적으로 운동 정보를 얻는 것을 주의해야 한다”<br />
고 밝혔다.<br />
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