웨어러블 기술로 ‘우울증 예측 시대 열린다’

KAIST와 미국 미시간 대학교의 공동 연구팀이 스마트워치로 수집된 활동량과 심박수 데이터를 활용해 교대 근무자의 수면 장애, 우울감, 식욕 변화, 집중력 저하 등 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다. 

이는 병원 방문 없이도 실시간으로 생체 데이터를 활용할 수 있는 웨어러블 기기의 가능성을 확장한 사례로 평가된다.

15일 KAIST에 따르면, WHO는 정신질환 치료의 새로운 방향으로 생체시계(circadian clock)와 수면 단계(sleep stage)에 주목하고 있다. 하지만 기존 생체리듬과 수면 상태 측정 방식은 멜라토닌 농도 측정과 수면다원검사(PSG) 등 비용이 많이 들고 번거로운 절차가 필요해 현실 의료 환경에서 활용도가 낮았다. 이에 비해 웨어러블 기기는 심박수, 체온, 활동량 등 다양한 데이터를 손쉽게 수집할 수 있어 새로운 대안으로 떠오르고 있다.

연구팀은 스마트워치로 수집된 심박수와 활동량 데이터에서 생체시계의 변화를 정밀하게 분석하는 필터링 기술을 개발했다. 

이를 통해 디지털 트윈(digital twin) 기반의 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커를 구현하고, 해당 기술의 예측력을 검증하기 위해 800명의 교대 근무자가 참여한 대규모 연구를 수행했다. 그 결과, 이 기술은 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각 등 우울증의 대표적인 증상 6가지를 예측할 수 있음을 입증했다.

KAIST 김대욱 교수는 “수학을 활용해 그동안 잘 활용되지 못했던 웨어러블 생체 데이터를 실제 질병 관리에 적용할 수 있는 실마리를 제공하는 연구를 진행할 수 있어 매우 뜻깊다”며 “이번 연구를 통해 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 

이어 김 교수는 “이는 현재 사회적 약자들이 우울증 증상을 경험할 때 상담센터에 연락하는 등 스스로 능동적인 행동을 취해야만 도움을 받을 수 있는 문제를 해결해 정신건강 관리의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 보인다”고 말했다.

KAIST 뇌인지과학과 김대욱 교수가 공동 제1 저자 및 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘npj Digital Medicine’ 12월 5일 온라인판에 게재됐다. 

한편 전 세계적으로 약 10억 명이 크고 작은 정신질환을 앓고 있는 가운데, 한국에서도 우울증 및 불안장애 환자가 180만 명에 달하며 정신질환자는 5년 새 37% 증가해 약 465만 명에 이르고 있다.