내일 내 기분은?…일기예보처럼 95% 정확도로 예측한다

이준기 2024. 11. 25. 15:19
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매일 날씨를 알려주는 일기예보처럼 내일의 기분을 예측해 주는 기술이 개발됐다.

우울증, 조울증 등 기분 장애 환자의 치료 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

우선, 우울증과 조울증 등으로 약물 치료를 받는 기분 장애 환자 168명이 웨어러블 기기를 통해 기록한 평균 429일간의 수면·각성 데이터를 수집한 뒤 36개의 수면·각성 패턴과 생체리듬과 관련된 지표들을 추출해 기계학습 알고리즘에 적용했다.

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IBS, 수면-각성 데이터만으로 내일의 기분 알려줘
우울증 80% 정확성..기분장애 환자 치료 효율 높여
IBS는 수면-각성 데이터만으로 내일의 기분을 높은 정확도로 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 사진은 수면-각성 데이터 기반의 기분 삽화 예측 모델 개념도. IBS 제공

매일 날씨를 알려주는 일기예보처럼 내일의 기분을 예측해 주는 기술이 개발됐다. 우울증, 조울증 등 기분 장애 환자의 치료 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

기초과학연구원(IBS)은 김재경 수리및계산과학연구단 의생명수학그룹 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀이 이헌정 고려대 의대 교수팀과 공동으로 당일의 수면 패턴을 토대로 다음날의 기분을 예측하는 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.

기분 장애는 수면과 밀접한 관련이 있다. 가령 장거리 비행으로 인한 시차, 계절에 따른 일출 시간 변화는 기분 장애 환자들의 기분 삽화(전반적인 정신 및 행동 변화가 나타나는 기간) 재발을 유도하는 대표적인 요인이다. 그동안 수면 데이터를 기반으로 기분 삽화를 예측하려는 시도가 있었지만, 수면 패턴뿐 아니라 걸음수, 심박수, 전화사용 여부 등 다양한 종류의 데이터가 필요해 한계가 있었다.

연구팀은 잠을 잔 시간과 깨어있는 시간이 기록된 수면과 각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 우선, 우울증과 조울증 등으로 약물 치료를 받는 기분 장애 환자 168명이 웨어러블 기기를 통해 기록한 평균 429일간의 수면·각성 데이터를 수집한 뒤 36개의 수면·각성 패턴과 생체리듬과 관련된 지표들을 추출해 기계학습 알고리즘에 적용했다.

그 결과, 당일의 수면 패턴을 토대로 다음날의 우울증과 조증, 경조증 정도를 각각 80%, 98%, 95%의 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다. 이 과정에서 연구팀은 생체리듬 변화가 기분 삽화를 예측하는 핵심 지표임을 확인했다. 생체리듬이 늦춰질수록 우울 삽화의 위험이 증가하고, 반대로 과도하게 앞당겨지면 조증 삽화의 위험이 증가하는 것으로 나타났다.

예를 들어, 오후 11시에 자고 오전 7시에 기상하는 생체리듬을 가진 사람이 더 늦게 자고 늦게 일어나면 우울 삽화의 위험이 증가하는 식이다. 이 기술은 웨어러블 기기를 통해 일상 생활 중 비침습적이고 수동적으로 기분 삽화 데이터를 확보할 수 있는 장점이 있다고 연구팀은 설명했다.

이헌정 고려대 교수는 "앞으로 기분 장애 환자들이 스마트폰 앱을 통해 맞춤형 수면 패턴을 추천받아 기분 삽화를 예방할 수 있는 디지털 치료가 가능해질 것"이라고 말했다. 김재경 IBS CI는 "수면·각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 모델을 개발함으로써 데이터 수집 비용을 줄이고, 임상 적용 가능성을 크게 높였다"고 밝혔다.

이 연구결과는 네이처의 디지털 헬스케어 분야 자매지인 'NPJ 디지털 의학(지난 18일자)' 온라인에 실렸다.

이준기기자 bongchu@dt.co.kr

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