CWN(CHANGE WITH NEWS) - 美 연구팀, ′스마트폰′으로 사망률 예측

미국 일리노이즈대학교 어버나샴페인 캠퍼스의 브루스 샤츠(Bruce Schatz) 교수가 이끈 연구팀이 스마트폰으로 사망률을 예측할 방법을 발견했다.

연구팀은 영국 바이오뱅크 내셔널 코호트(UK Biobank national cohort)의 피실험자 10만 명을 관찰했다. 피실험자 모두 일주일 동안 모션 센서가 있는 활동 모니터를 착용했다.

테스트용 손목 센서는 스마트폰 센서와 착용 방식이 달랐지만, 모션 센서는 짧은 걷기 활동으로 강도에 대한 정보를 추출하는 데 활용됐다.

연구팀은 하루에 6분씩 꾸준히 걷는 것만으로 사망 위험성 예측 모델을 성공적으로 추론할 수 있었다. 또한, 기존 인구 통계학적 특성과 예측 모델 데이터를 결합하였다. 센서를 이용해, 수동으로 수집한 데이터로 얻은 측정값은 피실험자의 연령, 성별과 관련 없이 5년 뒤 사망할 위험성을 예측하는 변수였다. 예측 모델은 보행 강도만 사용해, 스마트폰 모니터를 시뮬레이션하였다.

연구팀은 PLOS 디지털 헬스에 게재한 연구 논문을 통해 “기존 연구는 걷기 테스트와 사용자가 자가 보고한 걷기 속도 등 신체적 움직임을 이용해 개인의 사망 위험성을 측정했다. 모두 움직임을 수치화하기보다는 측정의 질에 초점을 맞추었다. 개인의 보조 속도 측정은 특정 임상 조건의 표준 관행이 되었다. 수동적 스마트폰 활동 모니터링의 급부상은 비슷한 지표를 활용한 인구 단위의 활동 및 사망 위험성 분석 가능성을 열어준다”라고 설명했다.

이어서 “연구 결과, 모션 센서를 이용한 수동 측정 결과로 특정 거리의 보행 속도와 전체 보행 속도의 능동적 측정과 같은 수준으로 정확한 결과를 제시할 수 있다는 점을 확인했다”라며, “이번 연구는 현재 인구 규모에서 기대 수명을 예측하기 위해 가장 규모가 큰 국가 집단에서 실험했다”라고 밝혔다.

한편, 해외 매체 인터레스팅 엔지니어링은 이번 연구 결과를 전하며, 사용자의 건강 측정 센서를 활용한 연구가 이미 여러 차례 진행된 점에 주목했다. 일례로, 터프츠대학교 공학대학원은 실시간 영양 데이터 추적용 2mm x 2mm 센서를 개발했다. 센서는 염분과 당도, 알코올 섭취량 정보까지 효율적인 방식으로 손쉽게 수집할 수 있다. 고주파 기술을 사용해, 무선 데이터 전송도 가능하다.

또, MIT 연구팀은 와이파이 라우터 크기의 환자의 이동 및 보행 속도 자가 측정 기기를 개발했다. 기기는 파킨슨 질환 중증도와 파킨슨병 진행 과정, 환자의 의약품 반응 등을 확인하는 역할을 한다. 기기는 환자가 착용하지 않더라도 환자의 신체를 반사하는 라디오 신호를 이용해, 데이터를 수동으로 측정한다.

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