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01.23 (목)

"스마트워치로 우울증 예측"…카이스트-美 연구진 공동개발

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노컷뉴스

연구 결과 모식도. 스마트워치로 수집된 생체 데이터를 기반으로 뇌 속 생체시계의 위상과 수면 단계를 추정하는 역문제 해결 수학적 알고리즘을 개발했다. 카이스트 제공



한미 공동 연구진이 웨어러블 기기로 수집한 생체 데이터로 우울증 증상 발현 가능성을 예측하는 기술을 개발했다.

카이스트(KAIST)는 김대욱 뇌인지과학과 교수팀이 대니엘 포저 미국 미시간대 수학과 교수팀과 함께 스마트워치로 수집한 활동량과 심박수 데이터를 활용해 우울증 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

세계보건기구(WHO)는 정신질환의 새로운 치료 방향으로 뇌 시상하부의 생체시계, 수면에 주목하고 있다. 다만 이를 측정하려면 하룻밤 30분 간격으로 피를 뽑아 멜라토닌 호르몬 농도 변화를 측정하고 수면다원검사(PSG)를 수행해야 한다. 병원 입원이 불가피하고, 검사 비용도 늘어나는 만큼 취약계층은 이 같은 치료의 사각지대에 있다.

이에 웨어러블 기기가 해결책으로 떠올랐다. 공간의 제약 없이 심박수, 체온, 활동량 등 다양한 생체 데이터를 실시간으로 수집할 수 있어서다. 그러나 현재 웨어러블 기기는 실제 의료 현장에서 필요한 생체시계 위상과 같은 바이오마커(생물학적 상태나 과정을 객관적으로 측정하고 평가할 수 있는 지표)의 간접 정보만 제공해 한계로 지목됐다.

연구팀은 이 부분을 착안, 스마트워치로 수집한 생체시계 위상(일주기 리듬에서 특정 생리적 또는 행동적 사건이 발생하는 시간적 위치)을 정확히 추정하는 필터링 기술을 개발했다. 이는 뇌 속 하루 주기 리듬을 정밀 묘사하는 디지털 트윈을 구현한 것으로, 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정할 수 있다. 또 이 가능성을 미시간대 신경과학연구소 연구팀과 협업해 검증했다.

협업 연구팀은 약 800명 교대 근무자가 참여한 연구를 수행했다. 추정한 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커가 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각을 포함한 총 6가지 증상 및 내일 기분을 예측할 수 있음을 확인했다.

김 교수는 "수학을 활용해 웨어러블 생체 데이터를 실제 질병 관리에 적용할 수 있는 실마리를 제공한 연구"라며 "이번 연구로 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것으로 기대된다"고 강조했다.

한편 김 교수가 공동 제1 저자 및 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 'npj 디지털 메디슨' 지난달 5일자 온라인판에 게재됐다. 이번 연구는 KAIST 신임교원 연구지원사업, 미국 국립과학재단, 미국 국립보건원, 미국 육군연구소 MURI 프로그램 지원을 받아 수행됐다.

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