우울증은 가장 흔한 정신질환 중 하나로, 이에 대한 적절한 조기진단과 개입이 필요하다. 하지만 우울증에 대한 지식 부족과 낙인에 대한 우려 등으로 우울증 치료는 원활히 이루어지고 있지 못한 실태이다. 또한, 전통적인 우울 진단은 주로 자기보고에 의존하는데, 이는 회고의 부정확성 문제로 제대로 된 진단 및 개입을 방해할 수 있다는 우려가 있다.
디지털 피노타이핑이란, 스마트폰과 같은 개인용 디지털 기기를 사용하여 사용자의 행동, 생리, 사회, 환경적 지표를 매 순간 수집하여 정량화하는 것이다(Torous et al., 2016). 이는 다차원적이고 대량의 정보 제공이 가능하다는 점에서 새로운 정신건강 측정도구로 주목받고 있으며, 추후에는 RDoC의 새로운 차원적 진단체계 구축이나 환자의 개별적인 자료를 반영하여 진단 정확도의 향상을 도모하는 정밀의학(precision medicine)의 도구로 사용될 것이 기대된다(Insel et al., 2017). 디지털 피노타이핑 기반 우울 측정 연구가 가장 활발히 진행되었는데, 다수의 선행연구는 우울의 증상이나 수준과 같은 차원을 고려하지 않고 우울을 단일한 개념으로 측정하였다는 한계점을 지닌다. 더불어, 사용자 개별의 자료가 충분히 반영되지 않아 사용자의 개별적인 특성과 상황에 맞춤화된 피드백을 제공하는 것이 어렵기에, 이를 보완하여 우울 측정의 민감도와 정확도를 향상시킬 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 우울 상태(증상X수준)별 센서데이터의 데이터세트를 구축하고 그에 기반하여 사용자의 우울 상태를 예측하는 ‘일반화된 모델’과 사용자의 개별 자료를 반영하여 개별화된 피드백을 제공하는 ‘개인화된 모델’을 구축하고자 한다. 이에 따라, 최근에는 모바일 기기 및 웨어러블 디바이스를 통해 사용자의 생체 지표, 휴대폰 사용 패턴 및 행동 특성 등을 자동 측정하여 우울을 조기 탐지하려는 시도가 다수 이루어지고 있다(Rohani et al., 2018). 하지만 기개발된 우울 탐지 어플리케이션은 자기보고를 포함하며 우울장애의 진단기준 중 일부만을 측정한다는 점에서 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 DSM-5 우울장애 진단기준에 따른 5가지 증상군(기분, 수면, 섭식, 신체활동, 사회활동)을 자동측정함으로써 그를 기반으로 우울 수준을 평가하고 수준에 따른 개입을 제공하는 통합 ICT 기반 서비스 플랫폼을 개발하고자 한다.
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EAP(근로자 지원프로그램, Employee Assistance Program)는 기업 주도의 직장인 건강관리 접근법이다. EAP 기반 정신건강 서비스는 국가 생산성 제고 및 사회적 비용 절감의 효과적인 패러다임으로서 그 잠재력을 인정받고 있으나, 국내의 경우 전통적인 면대면 심리상담 서비스에 머무르고 있다. 이는 시간적, 경제적 비용이 상당하여 다수의 근로자를 관리하는 데 현실적인 어려움이 있다. 한편, 디지털 피노타이핑은 개인의 디지털 기기를 활용하여 사용자 데이터를 실시간 자동 수집하는 기술로, 사용자의 접근이 용이하고 전통적인 평가 개입 시스템에 비해 비용 효율적이다. 뿐만 아니라 객관적 데이터의 실시간 수집이 가능하여 적시에 정신건강 문제를 평가, 예방, 개입이 가능하다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 피노타이핑 기술을 활용하여 직장인의 정신건강 문제(직무 스트레스, 우울, 수면)를 측정하는 알고리즘과 개입 인프라를 구현하고자 한다.
담당자: 이서이 ([email protected]) 신경발달장애는 조기 개입을 통해 유의한 기능 개선이 가능하기 때문에 조기 진단이 필수적이다. 기존의 신경발달장애 평가는 장애 아동의 제한적인 언어 능력으로 인해 보호자의 자기보고나 전문가의 관찰에 의존하고 있다. 그러나 이러한 평가 방식은 보호자의 주관적 편향이 개입될 여지가 있고 전문가 인력 부족으로 충분한 자료 수집이 어렵다는 한계가 있다. 한편, 최근 모바일 기술이 발전하면서 개인의 디지털 기기에 내장된 센서를 활용하여 데이터를 실시간 자동 수집하는 디지털 피노타이핑 기술이 주목을 받고 있다(Cornet & Hold, 2018). 이에 우울, 불안, 조울증 등 다양한 성인 장애 집단을 대상으로 디지털 피노타이핑 기술을 활용한 진단 및 예측 알고리즘이 개발되고 있으나(Huckvale, Venkatesh, & Christensen, 2019), 신경발달장애 아동에 적용된 예는 극히 드물다. 따라서 본 연구에서는 신경발달장애 아동의 저항성을 최소화하면서도 가정 및 학교 등 생태학적 환경에서 효율적으로 행동 데이터를 수집할 수 있는 디지털 피노타이핑 정밀 진단 및 예측 시스템을 개발하고자 한다.
담당자: 정은선 ([email protected]) |
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August 2023
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