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스마트폰으로 기록된 일상생활 데이터를 분석해 보니 우울증 고위험군은 이동 반경이 좁은 반면 재택시간은 더 길고 불규칙한 수면 패턴을 보이는 것으로 나타났다.

고려대 안암병원 정신건강의학과 조철현 교수, 한국전자통신연구원 김아영 선임연구원 연구팀은 스마트폰의 센서 데이터와 일상적인 짧은 응답만으로 우울증·불안장애 고위험군을 조기에 선별할 수 있는 디지털 피노타이핑 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 디지털 피노타이핑은 스마트폰 같은 디지털 기기에서 수집되는 데이터를 바탕으로 개인의 행동과 상태 변화를 파악하는 기술이다.


연구진은 현대인의 일상과 가장 밀접한 스마트폰이 생성하는 활동량과 위치정보, 수면과 생활리듬 데이터를 활용하면 정신건강 위험 신호를 더 이른 시점에 포착할 수 있다고 보고 이번 연구를 진행했다. 국내 성인 455명을 대상으로 28일간 스마트폰의 각종 데이터와 함께 하루 기분 상태 등에 대한 간단한 응답을 함께 받아 매주 한 번 우울 및 불안 평가도구를 통해 고위험 여부를 판정했다. 이어 수집된 데이터를 종합해 기계학습 기반의 위험군 조기 선별 모델을 구축했다.

분석 결과, 우울증 고위험군의 주중 이동 반경은 25㎞ 미만으로, 80㎞ 이상 이동한 저위험군보다 현저히 좁은 범위 안에서 생활한 반면 집에 머무는 시간은 더 길었다. 또한 우울증 고위험군은 잠자리에 드는 시간과 기상하는 시간이 저위험군보다 더 늦고 수면 패턴의 변동성도 더 큰 것으로 나타났다. 이런 경향은 불안장애 고위험군도 비슷하게 나타나 정신건강이 취약한 경우 생활 범위 축소와 수면·생체리듬 변동을 디지털 행동 지표로 확인할 수 있음을 시사했다.

이들 데이터를 학습한 모델의 정신건강 고위험군 탐지 성능(1점 만점)이 우울증은 최대 0.83점, 불안장애는 최대 0.86점을 기록했다. 특히 스마트폰 센서 데이터만 활용하는 것보다 연구 참여자의 짧은 자기보고 응답을 함께 결합했을 때 위험군 탐지 성능을 가장 높일 수 있는 것으로 나타났다. 연구진은 이 모델이 향후 의료현장이나 공공 정신건강 증진 사업에서 고가의 추가 장비 없이 스마트폰만으로 구현될 수 있다는 장점과 함께 현실적인 운영 기준까지 제시했다고 밝혔다.

조철현 교수는 “이번 연구는 스마트폰을 활용한 디지털 피노타이핑 기술이 일상 속에서 우울과 불안을 조기에 선별하는 강력한 도구가 될 수 있음을 보여준다”며 “향후 이 시스템이 적기 개입 모델과 결합된다면 정신질환의 조기 발견을 넘어 실시간 맞춤형 관리까지 가능해질 것”이라고 밝혔다.

김태훈 기자 anarq@kyunghyang.com

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