수면 데이터로 감정 예측! 내일 기분, 웨어러블로 확인!

기분 장애는 현대인의 정신 건강에 심각한 영향을 미치는 질환입니다. 우울증과 조울증은 예측이 어려워 적절한 치료 시기를 놓치기 쉽습니다. 이에 IBS-KAIST-고려대 공동연구팀이 웨어러블 기기를 통해 기분 장애를 예측하는 기술을 개발하며 주목받고 있습니다. 이 글에서는 연구진의 성과와 이 기술의 의미, 한계를 살펴봅니다.

연구진과 연구 배경

이번 연구는 IBS 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹의 김재경 교수(KAIST)와 고려대 의대의 이헌정 교수 팀이 공동으로 진행했습니다. 연구진은 168명의 환자로부터 약 429일간 수면 데이터를 수집하고, 이를 AI 알고리즘에 적용해 기분 장애를 예측할 수 있는 모델을 개발했습니다.

• 김재경 CI: IBS 의생명 수학 그룹장 및 KAIST 부교수
• 이헌정 교수: 고려대학교 의과대학 정신건강의학과 교수

연구 결과와 성과

이번 연구는 웨어러블 기기를 통해 수집된 수면-각성 데이터를 기반으로 기분 장애를 예측하는 AI 모델 개발에 성공했습니다. 연구진은 총 168명의 기분 장애 환자로부터 평균 429일간의 수면 데이터를 수집했으며, 이를 바탕으로 기계학습 알고리즘을 설계했습니다.

 

수집된 데이터에는 수면 시간, 각성 시간, 그리고 생체리듬의 변화를 나타내는 다양한 지표가 포함되었습니다. 연구진은 이러한 데이터를 활용해 기분 장애(우울증, 조증, 경조증)의 발생 가능성을 예측할 수 있는 모델을 구축했습니다.

 

연구 결과에 따르면, 이 AI 모델은 다음 날의 기분 장애 발생 여부를 아래와 같은 정확도로 예측했습니다:

• 우울증 예측 정확도: 80%
• 조증 예측 정확도: 98%
• 경조증 예측 정확도: 95%

▲ 기분 장애 환자의 기분 삽화를 수면 정보로 예측한 결과

 

이 모델의 성과는 특히 기존의 기분 장애 예측 방식과 비교했을 때 더욱 돋보입니다. 기존 방식은 수면 데이터뿐만 아니라 걸음 수, 심박수, GPS 이동성, 전화 사용 여부와 같은 다양한 데이터를 필요로 했기 때문에 높은 비용과 복잡성을 수반했습니다.

 

그러나 이번 연구에서는 오직 수면-각성 데이터만을 활용함으로써 데이터 수집 비용을 획기적으로 절감하는 동시에, 예측 정확도 면에서도 기존 방식과 대등하거나 더 나은 성과를 보여주었습니다.

▲ 수면-각성 데이터만을 이용한 기분 삽화 예측 모델 개발

 

또한, 연구진은 단순히 수면 시간과 각성 시간만을 분석한 것이 아니라, 생체리듬이 기분 장애에 미치는 영향을 체계적으로 검증했습니다. 생체리듬이 지연되거나 앞당겨지는 경우 각각 우울증과 조증의 발생 위험이 증가하는 상관관계를 발견하였으며, 이를 모델에 반영해 예측 정확도를 더욱 높였습니다.

 

예를 들어, 저녁 11시에 취침하고 오전 7시에 기상하는 규칙적인 생체리듬을 가진 사람이 수면 시간이 지연되면 우울증 위험이, 반대로 과도하게 앞당겨지면 조증 위험이 증가하는 것을 확인했습니다.

 

이 결과는 단순히 기술적인 발전에 그치지 않고, 기분 장애 환자들의 치료와 예방에 실질적인 도움을 줄 수 있는 가능성을 제시합니다. 웨어러블 기기를 통해 비침습적이고 일상적인 방식으로 수면 데이터를 수집할 수 있어, 환자와 의료진 모두에게 효율적이고 접근성이 높은 솔루션을 제공합니다. 연구진은 이러한 기술이 향후 디지털 헬스케어의 핵심 도구로 자리 잡을 것으로 기대하고 있습니다.

논문 정보

이번 연구는 NPJ Digital Medicine 저널에 게재되었습니다. 논문 제목은 다음과 같습니다:

Accurately Predicting Mood Episodes in Mood Disorder Patients Using Wearable Sleep and Circadian Rhythm Features

 

제1저자는 임동주(IBS/KAIST), 정재권(고려대), 공동 교신저자는 김재경 CI와 이헌정 교수입니다.

 

 

게재 논문 보기

 

기술의 임상 적용 가능성과 의의

웨어러블 기기를 통해 비침습적으로 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 기분 장애를 예방하고 치료할 수 있다는 점은 디지털 헬스케어의 큰 진전입니다. 연구진은 이 기술이 상용화되면 스마트폰 앱과 연계해 환자 맞춤형 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

 

다만, 데이터 보안 문제와 윤리적 쟁점, 실제 임상에서의 적용 가능성은 해결해야 할 과제입니다. 연구진은 이러한 한계를 인정하며 추가 연구를 통해 신뢰성과 실용성을 높일 계획입니다.

 

이 기술이 상용화되면 정신 건강 관리가 더 쉬워질 것으로 기대됩니다. 하지만, 윤리적 문제나 기술 오용의 가능성도 존재합니다. 여러분은 이러한 기술이 우리 삶에 어떤 영향을 미칠 것이라 생각하시나요? 그리고 어떤 점을 개선해야 한다고 보시나요?