'수면 패턴' 기반 일기예보처럼 내일 기분 예측… 우울증 80%·조증 98% 이상 정확

IBS 김재경 CI, 고려대 이헌정 교수 공동연구

왼쪽부터 임동주(IBS/KAIST, 공동 제1저자), 정재권(고려대, 공동 제1저자), 이헌정 교수(고려대, 공동 교신저자), 김재경 CI(IBS/KAIST, 공동 교신저자). IBS 제공

국내 공동 연구진이 기분장애 환자들의 수면 패턴을 기반으로 내일의 기분을 객관적 지표로 미리 알 수 있게 해 주는 기술을 개발했다. 웨어러블 기기를 통해 수면-각성 데이터를 수집하는 방식으로 우울증은 80%, 조증은 98% 예측 정확도를 보였다.

기초과학연구원(이하 IBS)은 수리및계산과학연구단 의생명수학그룹 김재경 CI 연구팀(KAIST 수리과학과 교수)과 고려대 의대 이헌정 교수팀과 공동으로 오늘의 수면 패턴을 기반으로 내일의 기분 삽화를 높은 정확도로 예측하는 기술을 공동 개발했다고 25일 밝혔다. 기분 삽화(mood episode)란 울증과 조증의 증상이 뚜렷한 시기로, 전반적인 정신·행동의 변화가 나타나는 기간을 지칭한다.

공동연구진은 수면-각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 모델을 개발, 기존 한계를 극복했다. 그동안 수면 데이터를 기반으로 한 기분 삽화 예측 시도가 있었지만 심박수, 걸음 수 등 다양한 데이터 수집이 필요해 어려움이 있었다.

이번 연구에선 잠을 잔 시간과 깨어 있는 시간이 기록된 수면 각성 패턴 데이터만으로 높은 정확도를 보였다. 연구진은 168명의 기분 장애 환자에게 웨어러블 기기를 착용하게 하고 평균 429일간 수면-각성 데이터를 수집했다. 우울증과 조울증 환자로 상당수가 약물치료를 병행 중인 상태였다.

연구진은 기존의 기분 삽화 예측 모델의 한계를 극복한 새로운 예측 모델을 개발했다. 기존의 모델들은 다양한 데이터를 필요로 한 반면, 새로운 모델은 수면-각성 웨어러블 데이터만으로 작동한다. IBS 제공

연구진은 이 빅데이터에서 26개의 수면-각성 패턴과 생체리듬에 관련된 지표를 추출했고 이 지표를 기계학습 알고리즘에 적용했다. 당일 수면 패턴을 토대로 다음 날의 우울증, 조증, 경조증 정도가 각각 80%, 98%, 95% 일치했다.

연구진은 생체리듬의 일일 변화가 기분 삽화 예측의 핵심 지표인 것을 발견했다. 생체리듬이 늦춰질수록 우울 삽화의 위험이 증가하고 반대로 과도하게 앞당겨지면 조증 삽화 위험이 증가했다. 오후 11시 취침하고 오전 7시 기상하는 사람이 늦게 자고 늦게 일어나면 우울 삽화 위험이 증가하는 것이다.

연구진은 이 같은 방법론을 통해 기분 장애 환자의 치료 효율성을 높일 것으로 기대했다. 환자의 주관적 회상에 의존한 심리 상태를 넘어 객관적 기분 삽화 데이터를 일상적으로 수집할 수 있다.

김재경 IBS CI는 "수면-각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 모델을 개발해 데이터 수집 비용을 절감하고 임상 적용 가능성을 크게 높였다"며 "기분 장애 환자들에게 비용 효율적인 진단과 치료법 개발 가능성을 제시했다는 의미가 있다"고 말했다. 임효인 기자