KAIST,우울증 예측 알고리즘 개발

스마트워치 정보로 생체리듬 분석

“이르면 4월 중 프로토타입 앱 출시”

KAIST 연구결과 모식도. 스마트워치로 수집한 생체 데이터로 내재적 생체리듬을 분석하고 우울증 증상을 예측할 수 있다. [제공=KAIST] 앞으로는 스마트워치를 착용하는 것만으로 우울증을 예측할 수 있을 전망이다.

김대욱 KAIST 뇌인과학과 교수 연구팀이 스마트워치로 우울증 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 미국 미시간대학교와 공동연구한 결과다.

우울증은 명확한 진단이 어려운 질병이다. 우울감,과식 등의 증상을 식별하고 수면 장애 등을 파악하기 위해 내재적 생체리듬을 분석해야 한다.

문제는 내재적 생체리듬을 분석하는 데 시간과 비용이 많이 든다는 점이다. 지금까지는 하룻밤 동안 30분 간격으로 피를 뽑아 호르몬 농도 변화를 측정해야 했다.

스마트워치는 심박수와 활동량 데이터 등을 수집하지만 간접적인 정보에 불과해 의료 현장에서 사용할 수는 없었다.

KAIST 연구진이 개발한 기술은 스마트워치가 수집한 심박수와 활동량 데이터 등으로 생체리듬을 추정한다. 연구진은 800명의 교대 근무자를 조사해 생체리듬 교란을 의미하는 바이오마커를 조합했다. 이를 통해 수면 문제,식욕 변화,자살 생각 등을 포함한 우울증의 대표 증상 6가지를 예측해냈다.

지난해 정보통신정책연구원에 따르면,국내 스마트워치 보급률은 25%를 넘어섰다. 많은 사람들이 스마트워치를 사용하는 만큼,우울증 진단도 손쉬워진 셈이다.

김 교수는 “지금까지 사회적 약자는 정신건강치료의 사각지대에 놓여 있었다”며 “이번 기술이 정신건강 관리의 새로운 패러다임을 제시할 것”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 지난달 ‘npj Digital Medicine’에 온라인 게재됐다. 해당 기술은 빠른 시일 내로 만날 수 있을 전망이다. 김 교수는 “지금 애플리케이션 개발 중에 있으며 이르면 4월 중에 프로토타입이 나올 것”이라고 말했다.