스위스 연구진, 스마트워치와 AI로 뇌 건강의 미세한 변화까지 감지해낸다!

스위스 제네바 대학교의 연구에 따르면, 스마트워치와 같은 웨어러블 기기가 뇌 건강의 초기 변화를 감지하는 데 중요한 데이터를 수집할 수 있음이 밝혀졌습니다. 이 연구 결과는 한국에서도 디지털 건강 관리 솔루션을 모색할 때 의미 있는 시사점을 제공합니다.

스마트워치로 뇌 건강 예측의 새로운 지평

스위스 제네바 대학교(UNIGE) 연구진은 스마트폰과 스마트워치 같은 연결된 기기가 신경학적 및 정신 질환의 초기 징후를 감지하는 데 도움을 줄 수 있는지 탐구했습니다. 연구팀은 참가자들의 심박수, 신체 활동, 수면 패턴 및 대기 오염도와 같은 데이터를 인공지능(AI)으로 분석했습니다.

그 결과, 연결된 기기가 감정 및 인지적 변동을 정확하게 예측할 수 있음을 확인했으며, 이는 뇌 건강 변화의 조기 발견을 위한 새로운 길을 열었습니다. 이 연구 결과는 저명한 학술지 *npj Digital Medicine*에 게재되었습니다.

21세기 주요 공중 보건 과제, 뇌 건강

인지 및 정서적 기능을 모두 포괄하는 뇌 건강은 21세기 주요 공중 보건 과제 중 하나입니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 전 세계 인구 3명 중 1명 이상이 뇌졸중, 간질 또는 파킨슨병과 같은 신경학적 질환을 겪고 있으며, 2명 중 1명 이상은 우울증, 불안 장애 또는 정신분열증과 같은 정신 질환을 인생의 어느 시점에서 경험할 것이라고 합니다.

인구 고령화가 진행됨에 따라 이러한 수치는 계속 증가하고 있습니다. 건강한 성인에게서도 뇌 건강은 환경적 영향 및 개인의 생활 습관을 포함한 여러 요인 간의 상호작용을 반영하며 시간이 지남에 따라 변동합니다. 따라서 인지 및 정서적 기능의 일상 또는 주간 변화를 분석하는 것은 사전 예방적이고 개인화된 예방 전략을 가능하게 하는 데 필수적입니다.

연구 설계: 10개월간의 패시브 및 액티브 데이터 수집

제네바 대학교 연구팀은 웨어러블 및 모바일 기술이 뇌 건강을 지속적이고 비침습적으로 모니터링하는 데 사용될 수 있는지 확인하기 위해 나섰습니다. 이를 위해 45세에서 77세 사이의 자원봉사자 88명에게 전용 스마트폰 앱과 스마트워치를 제공했습니다.

이 기기들은 10개월 동안 참가자들의 일상 습관에 개입하거나 변화를 주지 않고 심박수, 신체 활동, 수면 패턴, 날씨 조건 및 대기 오염 수준을 포함한 ‘패시브(Passive)’ 데이터를 수집했습니다. 총 21가지 지표가 분석되었으며, 참가자들은 3개월마다 자신의 감정 상태에 대한 설문지를 작성하고 인지 능력 테스트를 받으며 ‘액티브(Active)’ 데이터를 제공했습니다.

인공지능 기반 분석 및 예측 정확도

데이터 수집이 완료된 후, 수집된 패시브 데이터는 프로젝트의 일환으로 개발된 인공지능을 사용하여 분석되었습니다. 연구의 주 저자인 제네바 대학교 경제경영대학 통계정보과학 연구소의 박사 과정 연구원 이고르 마티아스(Igor Matias)는 "AI가 이 데이터를 기반으로 참가자들의 인지 및 정서적 건강 변동을 예측할 수 있는지 여부를 결정하는 것이 목표였다"고 설명했습니다.

AI 기반 예측은 설문지와 테스트 결과와 비교되었습니다. 마티아스 연구원은 "평균 오차율이 12.5%에 불과하여, 뇌 건강의 이상 또는 변화를 조기 감지하는 데 연결된 기기를 활용할 새로운 가능성을 열었다"고 덧붙였습니다.

감정 상태 예측의 우위와 핵심 지표

인공지능은 감정 상태를 가장 정확하게 예측했으며, 일반적으로 오차율은 5%에서 10% 사이였습니다. 반면 인지 상태는 10%에서 20%의 오차율로 상대적으로 덜 정확하게 예측되었습니다. 즉, AI는 인지 테스트보다 감정 설문지 반응을 예측하는 데 더 뛰어난 성능을 보였습니다.

패시브 지표의 관련성을 살펴보면, 인지 기능 예측에 가장 유익한 요인으로는 대기 오염, 날씨 조건, 일일 심박수, 수면 변동성이 꼽혔습니다. 감정 상태의 경우, 주요 영향 요인은 주로 날씨, 수면 변동성, 수면 중 심박수였습니다.

향후 연구 방향

이 연구는 제네바 대학교 GSEM의 통계정보과학 연구소 카타르지나 와츠(Katarzyna Wac) 교수와 심리교육과학부 인지 노화 연구소의 마티아스 클리겔(Matthias Kliegel) 교수의 감독 아래 공동 교수 프로젝트인 Providemus alz의 일환으로 진행되었습니다. 현재 다음 단계 연구가 이미 진행 중이며,

이는 24개월 동안 동일한 유형의 데이터를 수집하고, AI 모델의 성능이 가장 높거나 낮은 참가자의 개별적 특성을 조사하여 실제 개인 맞춤형 시나리오에서의 적용 가능성을 더 잘 이해하는 것을 목표로 합니다.

이 연구는 웨어러블 기기와 AI가 뇌 건강 관리의 미래에 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 개인 맞춤형 예방 전략 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.