스마트워치로 우울증 예측기술 개발

병원에서 따로 채혈, 방사선 검사 등을 하지 않아도 스마트워치로 우울증 전조를 알 수 있는 기술이 개발됐다.
한국과학기술원(KAIST) 뇌인지과학과 김대욱 교수연구팀과 미국 미시간대 수학과 대니엘 포저 교수팀은 스마트워치(손목시계형 웨어러블 기기)에서 수집된 활동량·심박수 등 데이터를 통해 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

원래 생체시계와 수면 상태를 정확하게 측정하려면 하룻밤 동안 30분 간격으로 피를 뽑아 몸속 멜라토닌 호르몬의 농도 변화를 측정하고, 수면다원검사(PSG·수면 중 뇌파, 호흡, 심박수 등을 통해 수면의 질을 평가하는 검사)를 수행해야 한다.
그러나 이같은 방식은 병원에 입원해 검사받을 수밖에 없어 통원치료를 받는 정신질환자에는 적용하기 어렵고, 검사 비용도 비싸다는 게 한계로 나타났다. 이같은 문제를 해결하기 위해 공간 제약없이 실시간 심박수·체온·활동량 등 생체 데이터를 측정하는 웨어러블 기기가 주목받고 있지만, 데이터 자체만으로는 실제 바이오마커(체내 변화를 알아낼 수 있는 지표)로 활용하기 어려웠다.
이에 연구팀은 멜라토닌 호르몬 농도의 24시간 변화를 추정할 수 있는 시계열 분석기법을 이용, 웨어러블 기기로 측정된 심박수와 활동량 데이터를 바탕으로 생체시계의 일주기 리듬을 분석하는 데 성공했다. 핵심적으로 현실세계의 기계, 장비, 사물 등을 가상세계에 구현한 디지털 트윈기술을 통해 뇌속 중심시계와 심장 생체시계(말초시계)간 비동기화를 시뮬레이션해냈다.
연구팀은 실제 미시간대 신경과학 연구소 스리잔 센 교수, 정신건강의학과 에이미 보너트 교수 연구팀과 협업해 800명의 야간교대 근무자를 대상으로 대규모 전향 코호트(동일 집단) 연구를 수행했다. 그 결과, 연구팀이 개발한 디지털 바이오마커가 내일의 기분은 물론 우울증의 대표적인 증상인 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하 등 6가지 증상을 예측할 수 있었다.
김대욱 교수는 "이번에 개발한 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 사회적 약자를 대상으로 한 정신건강 관리에 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.
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