보건타임즈 : 스마트밴드, 스마트폰데이터 AI 활용, '우울증, 조울증 90%' 예측

이헌정 교수 "재발 예방과 환자 삶의 질 향상에 도움 될 것"

[보건타임즈] 우울증과 조울증은 꾸준히 약물치료를 해도 자주 재발하는 질환으로 다양한 요인이 경과에 영향을 미쳐 미리 재발을 예측하기가 어려운 것으로 알려져 있다.[그림(논문서 발췌) 영향력 있는 기분 장애 사건 예측 모델의 특색]

하지만 최근 스마트밴드, 스마트폰에 인공지능을 활용하면 우울증, 조울증 발생 90%에 가까이 먼저 예측할 수 있다는 연구 결과(논문)가 나와 관심을 끌고 있다.

고려대학교 안암병원 정신건강의학과 이헌정 교수팀(같은 진료과 조철현 교수, 성신여대 이택 교수)은 이 같은 연구 결과를 발표했다.

이 결과는 환자의 주관적인 증상보고 없이도, 객관적인 행동 양상과 생체리듬의 교란을 측정해 우울증과 조증 재발을 예측, 진단할 수 있음을 보여준 최초의 연구다.

연구팀은 55명의 주요우울장애, 1형 양극성장애, 2형 양극성장애 환자에서 활동량, 수면 양상, 심박수 변화, 빛 노출 정도를 스마트밴드와 스마트폰을 이용해 실시간으로 수집하면서 증상의 변화와 우울증, 조증, 경조증의 재발양상을 2년간 추적 관찰했다.

이를 통해 얻은 데이터로 생체리듬의 교란과 연관된 요인들을 기반으로 인공지능에 학습하게 했을 때 3일 후의 증상 재발 여부를 90%에 달하는 정확도로 예측할 수 있었다.

이 교수는 "기분 장애 환자의 증상발현을 예측할 수 있다는 것은 미리 대응해 증상발현을 조절하거나 완화할 수 있다는 뜻이라며 이를 통해 환자와 가족의 삶의 질을 크게 높이는 효과를 가져올 것"이라면서 "이번 연구를 기반으로 약물치료만으로 예방하기 어려운 우울증, 조울증의 재발을 약물치료와 함께 웨어러블기기와 스마트폰의 도움으로 예방하는 기술을 개발하고 있다. 머지않은 미래에 이 기술이 환자들에게 도움을 줄 수 있길 기대한다"고 밝혔다.

이 연구 논문은 'Mood Prediction of Patients With Mood Disorders by Machine Learning Using Passive Digital Phenotypes Based on the Circadian Rhythm: Prospective Observational Cohort Study'이란 제목으로 이 분야 최고권위의 국제학술지 Journal of Medical Internet Research 4월 17일 자에 게재됐다.