고려대안암병원, 웨어러블·앱 데이터로 ‘바카라 카드카운팅’ 예측 모델 개발

[더바이오 성재준 기자] 고려대안암병원은 조철현 정신건강의학과 교수 연구팀(1저자 정진경·전윤서 의과대학생, 김형주 산업경영공학과 대학원생)이 웨어러블 기기와 스마트폰 애플리케이션(앱) 데이터를 기반으로 ‘바카라 카드카운팅(RLS)’을 예측하는 머신러닝 진단 모델을 개발했다고 29일 밝혔다.

바카라 카드카운팅은 다리에 불쾌한 감각과 움직임 충동을 유발해 수면장애로 이어지는 신경 감각 질환으로, 전 세계 인구의 약 3.9~14.4%가 경험한다. 하지만 생물학적 진단 기준이 없어 정확한 진단이 어렵고, 증상 표현도 환자마다 달라 진단율이 낮았다.

연구팀은 2023년 1월부터 지난해 7월까지 성인 338명을 대상으로 4주간 웨어러블 기기와 앱을 활용해 수면·심박 수·활동량 등의 데이터를 수집하고, 일주기 리듬을 기반으로 분석해 머신러닝 바카라 카드카운팅에 학습시켰다.

그 결과, 증상 유무 예측에서는 랜덤 포레스트(Random Forest) 바카라 카드카운팅이 AUC 0.86으로 가장 우수했고, 중증 증상 예측은 XGBoost 바카라 카드카운팅이 AUC 0.70을 기록했다. 웨어러블과 앱 데이터를 결합했을 때 예측 성능이 더 향상된 것으로 나타났다.

조철현 교수는 “디지털 표현형 기반 분석을 통해 바카라 카드카운팅을 조기 선별할 수 있는 의미 있는 결과”라며 “임상 진단 정확도 향상에 기여할 것”이라고 말했다.

한편 이번 연구는 고려대 의과대학 학생 연구 프로그램의 일환으로 진행됐으며, 국제학술지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 5월호에 게재됐다.