회사로고

Top
기사 메일전송
의학건강
조철현 고려대 안암병원 교수팀, 웨어러블디바이스 데이터로 어린이 ADHD, 수면장애 선별
  • 우승훈 기자
  • 등록 2023-03-28 11:45:43
  • 수정 2023-04-05 01:59:30
기사수정
  • 빅데이터로 심박수, 걸음수, 수면시간, 수면단계, 낮잠, 소 칼로리 정보를 기계학습해 질병 예측

어린이의 주의력결핍과잉행동장애(ADHD)와 수면장애를 각각 웨어러블 기기로 조기진단하는 검사법이 개발됐다조철현 고려대 안암병원 정신건강의학과 교수팀은 영유아 디지털 헬스케어 기업 루먼랩과 함께 아동의 두 질환을 웨어러블 디바이스를 통해 조기선별할 수 있는 인공지능 모델 가능성을 규명했다고 28일 밝혔다. 이번 연구는 미국의사협회 학술지 ‘JAMA Network Open’(IF=13.37)에 게재됐다.

 

아동에서 ADHD와 수면장애의 조기진단은 아동의 정신건강과 성장발달에 매우 중요하다. 그러나 일상생활에서 조기에 선별하기 힘들고, 기존 면담과 설문을 통한 진단방법은 한계점이 있기 때문에 보다 편리하고 객관적인 생활 속 조기선별 기술이 요구되고 있다.

 

조철현 교수팀은 미국에서 시행된 청소년 뇌인지발달(Adolescent Brain Cognitive Development, ABCD) 연구를 통해 축적된 아동 웨어러블 디바이스 데이터와 ADHD 및 수면장애 진단결과를 활용했다.

 

심박수, 걸음수, 수면시간, 수면 단계, 낮잠, 소비 칼로리 등 5725명의 아동들의 21일간의 웨어러블 데이터를 일주기리듬을 기준으로 분석해 ADHD 진단모델을 위해 12348개의 데이터, 수면장애 진단모델을 위해 39160개의 데이터를 활용했다.

 

연구 결과, ADHD에 대한 진단모델은 모델의 성능을 평가하는 AUC0.798, 민감도 0.756, 특이도 0.716로 나타났다. 수면장애에 대한 진단모델은 AUC 0.737, 민감도 0.743, 특이도 0.632로 나타났다.

 

두 가지 모델 모두 일상생활에서 디지털 표현형(digital phenotyping)을 활용한 조기선별이 가능한 수준의 성능을 보여 웨어러블디바이스 데이터를 통한 아동의 ADHD와 수면장애 조기발견 및 조기치료의 근거를 마련한 것으로 평가됐다.

 

조철현 교수는 일상생활에서 얻게 되는 디지털 표현형을 활용한 기계학습 진단 모델이라는 점에서 손쉽고 객관적이며 조기에 선별과 개입이 가능할 것이라며 특히 아동들은 자신의 증상을 자각하기 힘들며, 상대적으로 디지털 기기에 대한 친숙도와 활용도가 높아지고 있어 향후 개인맞춤 디지털치료 서비스와 연동 시 치료효과로 이어질 것으로 기대한다고 말했다.

0
회원로그인

댓글 삭제

삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?

부광약품
동화약품
존슨앤드존슨
탁센
동아ST
한국다케다제약
사노피
동국제약
한국유나이티드제약
차병원
신풍제약주식회사
정관장몰
한국화이자
한국아스트라제네카
휴온스
모바일 버전 바로가기