스마트워치로 ‘우울증’ 예측한다…카이스트·美 연구팀 공동개발

우울증 관련 증상 예측 연구 결과 모식도 (KAIST 제공)

KAIST는 김대욱 뇌인지과학과 교수팀이 대니얼 포저 미시간대 수학과 교수팀과 공동으로 스마트워치에서 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

연구진은 수집된 데이터를 통해 생체시계의 위상을 예측하는 ‘필터링 기술’을 개발했다. 생체시계의 위상이란 약 24시간 주기의 생체 리듬에서 특정 생리적 행동이 발생하는 시간적 위치를 의미한다. 이 기술을 활용하면 일주기 리듬이 망가지는 순간을 추정할 수 있다.

연구진은 실제 약 800명의 교대 근무자를 대상으로 해당 기술을 시험한 결과 다음 날의 기분과 우울증의 대표적인 증상인 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각 등 총 6가지 증상을 예측할 수 있었다. 이번 연구는 그간 우울증 치료의 사각지대에 있었던 사회적 약자들도 스마트워치를 통해 쉽게 우울증을 진단할 수 있다는 데 큰 의의가 있다.

최지원 기자 jwchoi@donga.com