고려대학교(고려대) 안암병원 연구진이 웨어러블 기기와 스마트폰 앱 데이터를 활용해 하지불안증후군을 조기 선별할 수 있는 머신러닝 기반 진단 모델을 개발했다.
이번 연구는 디지털 헬스케어 기술을 신경 감각 질환의 조기 예측에 접목시킨 사례로 주목받고 있다.
연구는 조철현 고려대 안암병원 정신건강의학과 교수가 주도했으며, 1저자는 고려대학교 의과대학생 정진경·전윤서, 산업경영공학과 김형주 석박사통합과정생이 참여했다.
연구팀은 스마트폰과 웨어러블 기기로 수면, 심박수, 활동량 등 생체 데이터를 수집하고 일주기 리듬을 기반으로 생활 패턴을 분석했다.
이후 세 가지 머신러닝 알고리즘을 통해 하지불안증후군의 유무와 증상 정도를 예측하는 진단 모델을 구축했다.
하지불안증후군은 다리에 저항할 수 없는 움직임이나 불쾌한 감각이 수반되어 수면장애를 유발하는 신경 감각 질환이다.
전 세계 인구의 약 3.9~14.4%가 증상을 경험하며, 생물학적 진단 기준이 부재하고 환자마다 증상 표현이 달라 진단이 어렵다는 한계가 있었다.
조철현 교수는 “이번 연구로 디지털 표현형(Digital Phenotype)을 기반으로 하지불안증후군 증상군의 조기 선별에 적합한 머신러닝 모델을 찾았다는 것에 큰 의의가 있다”고 말했다.
이어 “임상현장에서 놓치기 쉬운 하지불안증후군 진단의 정확도 향상과 적절한 치료법 적용에 도움이 될 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이 연구 결과는 세계적 학술지 ‘사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)’에 게재됐다.
연구팀은 향후 실제 임상 적용을 위한 후속 연구를 진행하고, 디지털 헬스케어 기술을 활용한 정신건강 질환 예측 모델 개발에 주력할 계획이다.
배동현 ([email protected]) 기사제보
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