재발 가능성을 예측할 수 있는 수단이 있어야, 적극적인 예방 조치를 취할 수 있다는 의미다.
최근 스마트폰과 스마트밴드를 이용해 우울증과 조울증 재발을 예측할 수 있는 진단법이 개발됐다. 고려대 안암병원 정신건강의학과 이헌정 교수, 조철현 교수, 성신여대 융합보안공학과 이택 교수 연구팀이 이 진단법을 만들었다.
스마트폰과 스마트밴드로 수집한 생체신호 데이터를 인공지능(AI)으로 실시간 분석하면 우울증이나 조울증 재발 가능성을 93% 이상의 성능으로 예측할 수 있다는 연구 결과다.
연구팀은 전국 8개 병원에서 주요우울장애, 1형 양극성장애, 2형 양극성장애 등의 주요기분장애를 앓고 있는 환자 495명을 대상으로 활동량, 수면 양상, 심박수 변화, 빛노출 정도를 스마트기기로 실시간 수집했다. 환자들의 우울증, 조증, 경조증 재발 양상은 최대 5년간에 걸쳐 추적 관찰했다.
AI를 이용해 우울증, 조증 등의 삽화(좋아졌다 나빠지길 반복하는 패턴) 양상을 140개의 생체리듬 관련변수로 전환한 다음 기계학습을 시킨 결과, 우울증은 0.937, 조증은 0.957, 경조증은 0.963의 높은 재발 예측 정확도를 보였다.
연구팀은 이번 연구를 바탕으로 (주)휴서카디안과 공동으로 디지털치료제인 'CRM(Circadian Rhythm for Mood)'을 개발하고, 현재 전국 5개 대학병원에서 그 효과를 검증하고 있다. 이번 연구는 국제학술지 ≪정신 의학(Psychological Medicine)≫ 최신호에 실렸다.
