“웨어러블·AI 융합 진단”…고려대학교, 하지불안증후군 선별 혁신→신경질환 진단 지형 변화

오늘날 신경계 질환 진단의 변혁을 주도하는 기술 플랫폼으로, 고려대학교가 웨어러블 기기와 스마트폰 기반 데이터, 그리고 머신러닝 알고리즘을 결합해 하지불안증후군의 조기 선별과 체계적 예측에 앞장섰다. 산업계와 의료계를 가로지르는 디지털 헬스케어 트렌드 속에서, 기존 생물학적 진단법의 부재로 진단율이 낮고 임상적 혼동이 잦던 하지불안증후군 영역에 데이터 기반의 정밀 솔루션을 구현한 데에 학계의 시선이 모아진다.

하지불안증후군은 전세계 인구의 3.9%에서 14.4%까지 경험하는 만성 신경감각 질환으로, 다리에 참을 수 없는 움직임 충동과 수면장애를 야기한다. 그러나 근본적 생물학적 진단법이 부재하고, 증상 표현의 다양성으로 환자 개개인마다 진단이 극히 어렵다. 이번 연구에서 고려대학교 안암병원 정신건강의학과 조철현 교수팀은 2023년 1월부터 2024년 7월까지 만 19세에서 70세에 이르는 성인 338명을 대상으로, 4주 동안 웨어러블·모바일 기기를 이용해 수면, 심박수, 활동량 등 정량 데이터를 계측하고, 일주기 리듬과 생활습관을 분석했다. 이 데이터셋을 토대로 랜덤 포레스트, XGBoost 등 머신러닝 기법 3종에 학습을 시키고, 증상군 예측력이 가장 높은 모델을 선별했다. 그 결과, 하지불안증후군 증상군 예측에서 랜덤 포레스트 모델이 AUC 0.86을, 중증군 예측에서는 XGBoost가 AUC 0.70을 보여 국제적 표준을 상회하는 진단 성능을 입증했다. 특히 웨어러블 데이터와 앱 데이터를 통합 분석할 때 예측력이 대폭 향상된 것으로 나타났다(출처: Scientific Reports, 2024).

조철현 교수는 “디지털 표현형 기반 머신러닝 모델로 임상에서 놓치기 쉬운 증상군의 조기 분류와 맞춤 치료가 가시권에 들어왔다”고 밝히며, 향후 의료 현장의 진단 정확성 제고와 정밀의료 접목을 통해 환자 삶의 질 개선에 중대한 전환점이 될 것으로 기대했다. 학생 주도로 수행된 이번 연구 또한 디지털 헬스케어 분야에서 미래 임상의와 과학자의 융합적 역량 함양을 사례로 남긴다.

이 논문은 네이처 출판 그룹의 국제학술지 Scientific Reports 2024년 5월호에 게재돼 국내외 의료AI 연구의 현주소와 잠재적 발전 경로를 제시했다. 머신러닝 모델의 예측 정확성과 데이터 융합 기반의 선별법 도입이 신경계 질환 진단의 신뢰성과 효율성을 어떻게 재정의할 것인지 업계의 관심이 집중되고 있다.