스마트워치로 우울증 예측까지…정신건강 모니터링의 새로운 패러다임

[더퍼블릭=유수진 기자] 한미 공동 연구진이 웨어러블 기기를 통해 수집되는 생체 데이터를 활용해 내일의 기분을 예측하고, 우울증 증상이 발현될 가능성을 예측하는 기술을 개발했다.

카이스트 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교 수학과 대니엘 포저(Daniel B. Forger) 교수팀과 공동연구로 스마트워치로부터 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 교대 근무자의 수면 장애, 우울감, 식욕부진, 과식, 집중력 저하와 같은 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

WHO에 따르면 정신질환의 새로운 유망한 치료 방향은 충동성, 감정 반응, 의사 결정 및 전반적인 기분에 직접적인 영향을 주는 뇌 시상하부에 위치한 생체시계(circadian clock)와 수면(sleep stage)에 중점을 두고 있다.

그러나 내재적 생체리듬(endogenous circadian rhythms)과 수면 상태를 정확히 측정하려면 하룻밤 동안 30분 간격으로 혈액을 채취해 멜라토닌 농도를 분석하거나, 수면다원검사(polysomnography, PSG)를 수행해야 한다.

이러한 방법은 병원 입원이 필요한 정신질환자에게 적용하기 어렵고 비용 또한 높다는 한계가 있다.

이 문제를 해결하기 위해 웨어러블 기기가 주목받고 있지만, 현재 기술로는 의료 현장에서 필요한 생체시계 위상과 같은 바이오마커의 간접적인 정보만 제공하는 데 그치고 있다.

이에 공동 연구진은 스마트워치로 수집한 심박수와 활동량 시계열 데이터를 활용하여 매일 변화하는 생체시계 위상을 정밀하게 추정할 수 있는 필터링(Filtering) 기술을 개발했다. 이 기술은 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 모델링한 디지털 트윈(Digital twin)을 구현한 것으로, 이를 통해 일주기 리듬 교란을 정확히 파악할 수 있다.

연구진은 이 디지털 트윈 기술이 우울증 증상 예측에 활용 가능함을 미시간 대학교 신경과학 연구소의 스리잔 센(Srijan Sen) 교수와 정신건강의학과 에이미 보너트(Amy Bohnert) 교수 연구팀과의 협력을 통해 검증했다.

연구 결과, 연구진이 개발한 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커를 사용하여 ▲수면 문제 ▲식욕 변화 ▲집중력 저하 ▲자살 충동을 포함한 총 6가지 우울증 증상을 예측할 수 있음을 확인했다.

김대욱 교수는 “수학적 모델을 활용해 기존에 잘 활용되지 못했던 웨어러블 생체 데이터를 질병 관리에 적용할 수 있는 기반을 마련했다”며 “이번 연구는 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술의 가능성을 열었다는 점에서 의의가 크다”고 말했다.

그는 이어 “사회적 약자들이 우울증 증상을 경험할 때 스스로 상담센터에 연락해야 도움을 받을 수 있는 기존의 문제를 해결하고, 정신건강 관리의 새로운 패러다임을 제시할 수 있을 것”이라고 기대감을 드러냈다.

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