책복습) 4차 산업혁명 시대, 트레이너는 어디에 있을까? '디지털 헬스케어'

디지털 헬스케어 책 표지

 

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개인이 수시간동안 매달려 환자기록을 분석했던 과거에서 다음과 같은 확장이 나타난다면 어떨까?

- 이 분석이 한 명이 아니라 미국 전역이나, 전세계 모든 병원의 환자기록을 비교 대상으로 한다면?

- 병원에 저장된 진료기록 뿐만 아니라 개인유전정보 및 환자가 평소 일상생활에서 스스로 스마트폰, 웨어러블 등으로 측정한 활력 징후, 생활패턴, 활동량, 수면, 식사, 스트레스, 환경정보까지도 종합적으로 분석했다면?

- 이 분석이 사람이 수작업으로 하는 것이 아니라 인공지능이 자동으로 분석하여 데이터 사이에 숨어 있던 상관관계와 통찰력까지 얻을 수 있다면?

 

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예를 들어 우울증 환자의 경우라면 말투, 어조, 대화빈도, 활동량, 수면패턴, 호흡 패턴, 안면 표정, 활력 징후, 심박 변이도, 피부활동전위, 복약순응도 등을 모니터링 하여 종합적으로 상태를 파악하고 나아가 향후 상태까지 예측해볼 수 있다. 천식환자라면 대기오염지수, 온도, 습도 등의 환경적인 요인과 활동량, 활력징후, 강제호흡배출량, 호흡 패턴, 복약 등의 데이터를 분석하는 것도 가능할 것이다.

 

117 심박변이도

심장박동 주기의 변화를 의미한다. 심박수는 교감신경과 부교감신경의 복잡한 상화작용으로 결정된다. 건강한 사람의 경우에는 심박 변화가 크고 복잡하지만, 질병이나 스트레스를 받는 상황에서는 심박의 변화정도가 감소하게 된다. 심박변이도는 스트레스 측정이나 스트레스 관련 질환의 위험도를 평가하기 위해 사용될 수 있다.

 

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만약 당뇨병이나 심장질환 등에 위험도가 높다고 해보자. 이를 예방하기 위해서는 정기적으로 검진을 받고, 식습관을 조절하고, 음주나 흡연을 삼가고, 규칙적인 운동을 하라는 등의 일반적인 조언밖에 해줄 것이 없다. 필자의 유전정보분석 결과 위험도가 높은 심방세동이라는 질병을 예방하기 위해서 얻은 조언도 별반 다르지 않았다. 이런 일반적인 조언은 유전정보 분석을 하지 않아도 누구나 해줄 수 있는 조언일 것이다. 이러한 문제는 업계의 모든 사람이 인식하고 있으며, 이를 해결하기 위해 보험이나 건강관리 서비스 등을 연계시키는 등 다양한 방법이 시도되고 있다.

 

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미국 노스웨스턴 대학에서는 스마트폰 사용 패턴을 분석함으로써 사용자가 우울증 증상이 있는지 86.5%의 정확도로 파악할 수 있다는 연구결과를 2015년 발표했다. 이 연구에는 19-58세의 자원자가 28명 참여하였는데 절반 정도는 우울증 증상을 보이는 사람들이었다. 연구진은 아래와 같은 스마트폰 사용 패턴을 측정하였다.

- 장소의 다양성 : 얼마나 다양한 장소를 방문했는지

- 엔트로피 : 장소들에서 보낸 시간의 다양성을 나타내는 지표

- 집에 머무는 시간 : 다른 장소 대비 집에서 머무는 시간의 비중

- 생활의 규칙성 : 하루 동안 방문하는 장소의 순서가 일정한지 정도

- 전화 사용 빈도 : 하루에 몇 번이나 전화기를 사용했는지

- 전화 사용 시간 : 하루에 전화기를 사용하는 시간

이 결과 스마트폰 사용 패턴과 우울증 여부에 강한 상관관계가 발견되었다. 즉 생활의 규칙성, 장소의 다양성이 특히 우울증과 상관관계가 높았으며 전화사용시간, 전화사용빈도 역시 우울증과 유의미한 상관관계를 보였다.

2016년에 발표된 연구에서는 48명의 대학생을 대상으로 10주 동안 스마트폰 사용패턴을 관찰한 것이다.

이 연구의 흥미로운 점은 스마트폰 사용 패턴을 통해서 몇 주 후의 우울한 정도를 미리 파악할 수도 있었다는 것이다. 이 연구에서 우울한 정도는 연구를 시작하는 시점과 10주 이후 연구가 끝나는 시점에서 두 번 측정했다. 그런데 관찰 초기에 측정한 스마트폰 사용 패턴 중 다수가 10주 이후 우울증 정도와 상관관계가 높다는 점을 발견했다. 예를 들어

장소의 다양성'이나 '정규화된 엔트로피' 등은 실험 2주 차부터 이미 10주 후의 우울증 정도와 높은 상관관계를 보인것이다.

 

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머니볼의 핵심은 기존 야구계에 코치나 스카우트의 개인적인 경험과 통찰에 의존하던 방식을 데이터와 통계적 분석을 통해 혁신하고, 더 나아가 선수의 역량 중 실제로 승기에 기여하는 숨겨진 요인을 파악했다는 것이다.

 

437 헬스케어 웨어러블 딜레마.

 

564 스마트폰과 SNS를 이용한 디지털 표현형

보스턴 아동병원과 다국적 제약사 머크에서는 SNS 데이터를 바탕으로 불면증 환자의 행동 양상을 연구하고 있다. 이 연구의 책임자인 존 브라운스테인 박사에 따르면 트위터 테이터, 페이스북 데이터를 이해하는 것이 환자의 불면증 증상을 파악하고 진단을 내리는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다.