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  • 머신러닝 기술로 우울증 사전 진단

  • 기사입력 2019-01-29 10:15
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- ETRI, 피부 부착 센서 이용 우울증 정도 진단기술 개발
- 향후 웨어러블 시계에 부착 활용, 공황장애ㆍADHDㆍ자폐증으로 확대 연구추진 

ETRI 연구진이 손목에 붙인 복합 센서를 활용해 얻은 데이터를 스마트폰 앱을 통해 확인하는 모습.[제공=ETRI]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 피부에 부착한 센서를 이용해 우울증 환자의 상태와 중증정도를 객관적으로 진단해 주는 기술개발에 성공했다. 이를 통해 향후 정신질환자의 상태도 실시간 모니터링해 돌발적인 사고를 막을 수 있을 것으로 기대된다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 바이오의료IT연구본부 김승환 박사팀이 우울장애 환자의 상태를 객관적이고 보다 정확하게 진단하고 모니터링이 가능한 기계학습 기반의 자동 진단 모델을 개발했다고 29일 밝혔다.

ETRI는 삼성서울병원 정신건강의학과 전홍진 교수팀과 공동연구를 통해 환자를 대상으로 피부전도도 센서 외 4개 요소에 대한 데이터 분석도 추가적으로 시행했다.

추적관찰을 통해 환자의 진단 및 심리검사 결과, 혈액 및 땀, 심박, 호흡, 혈압, 뇌파 등 생체신호 데이터를 획득했다. 연구진은 36.5mm x 33mm 크기의 다중 생체신호 측정이 가능한 복합모듈(센서)를 만들었다.

이번 연구성과가 상용화 되면 웨어러블 시계에 센서를 부착해 땀의 분석과 혈압, 심장박동 측정이 가능해진다. 향후 환자들에게 적용되면 보호자나 병원측에 심각한 상태임을 자동으로 통보해 관리할 수 있게 된다.

또 우울증 외에도 공황장애, 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD), 트라우마, 자폐증 등 각종 정신질환 진단 및 징후 예측도 가능할 것으로 예상된다.

김승환 바이오의료IT연구본부장은 “정신질환의 객관적 진단 및 예측이 가능한 생체신호 기반 정신질환 진단 및 예측 시스템의 개발 가능성을 보았다”라며 “향후 생체신호 데이터를 기계학습에 접목, 정신질환자의 객관적인 진단뿐 아니라 조기 징후 예측이 가능한 기술을 개발할 계획”이라고 말했다.

nbgkoo@heraldcorp.com
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