스트레스가 만성화되면 건강과 학업, 직장 생활 전반에 부정적 영향을 미친다.

문제는 스스로 스트레스 수준을 인식하지 못한 채 누적되는 경우가 많다는 점이다. 최근 미국 연구진은 웨어러블 기기와 머신러닝 알고리즘을 결합해, 개인이 스트레스를 경험하는 순간을 실시간으로 감지하고 관리할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다. ‘mHELP’라 불리는 이 프로그램은 스트레스 관리의 가능성을 확장하는 사례로 주목받고 있다.

연구팀은 스마트워치와 같은 웨어러블 센서를 통해 심박수, 피부 전도도, 활동량 등의 데이터를 수집했다. 이후 머신러닝 알고리즘을 활용해 특정 패턴이 스트레스 상태와 연결되는지를 학습시켰다. 이를 기반으로 시스템은 사용자가 스트레스를 받는 순간을 감지해 알림을 제공하고, 간단한 호흡 운동이나 짧은 휴식을 제안한다. 사용자는 즉각적인 피드백을 받으며 자신의 상태를 조절할 수 있다.

이 방식의 장점은 스트레스가 누적되기 전에 개입이 가능하다는 점이다.

기존 상담이나 치료는 사후적 대응에 가까웠지만, 웨어러블 기반 시스템은 일상 속에서 실시간으로 작동한다. 특히 학업이나 업무 중 긴장을 자각하지 못하는 순간에도, 기기가 변화된 신체 신호를 포착해 알려줄 수 있어 효과적이다.

다만 한계도 있다. 센서 데이터가 항상 정확하지는 않으며, 신체 변화가 반드시 스트레스만을 의미하지는 않는다. 예를 들어 운동이나 카페인 섭취 후에도 비슷한 반응이 나타날 수 있다. 따라서 알고리즘의 정밀도를 높이고, 개인 맞춤형 보정이 필요하다는 지적이 나온다. 또한 개인정보 보호 문제 역시 중요한 과제로 꼽힌다. 스트레스 데이터가 민감한 건강 정보이기 때문에, 저장과 활용 과정에서 철저한 보안이 요구된다.

그럼에도 불구하고 웨어러블과 AI의 결합은 스트레스 관리에 새로운 가능성을 열고 있다. 연구진은 향후 이 기술이 정신건강 앱, 상담 서비스와 연동될 경우, 개인 맞춤형 관리 체계를 한층 강화할 수 있을 것으로 전망한다. 특히 대학생이나 직장인처럼 스트레스 노출이 많은 집단에 실질적 도움이 될 수 있다.

이번 연구는 정신건강 관리가 더 이상 상담실 안에서만 이루어지는 것이 아니라, 일상적인 생활 패턴 속에서도 실현될 수 있음을 보여준다.

기술과 데이터가 적절히 활용된다면, 스트레스는 더 이상 방치되는 문제가 아니라 즉시 대응할 수 있는 관리 가능한 요소로 자리잡을 수 있다.