고려대학교 안암병원 정신건강의학과 조철현 교수팀이 웨어러블 기기와 스마트폰 앱 데이터를 활용해 하지불안증후군 증상군을 예측할 수 있는 진단모델을 도출하고 성능을 검증했다.

하지불안증후군은 다리에 저항할 수 없는 움직임과 통증을 유발해 수면 장애를 초래하는 신경감각질환으로 전 세계 인구 3.9~14.4%가 경험한다.

그러나 생물학적 진단법이 없고, 경련 등 유사 증상과 구분이 어려우며, 증상을 표현하는 방식이 환자마다 달라 진단율이 낮고, 정확한 진단이 힘들었다.

연구팀은 만 19세~70세 참가자 338명을 대상으로 4주간 웨어러블 기기와 스마트폰 앱을 통해 수면, 심박 수, 활동량 등 생체 데이터와 생활습관 정보를 수집, 분석했다.

이후 3가지 머신러닝 모델에 하지불안증후군 유무와 증상 정도를 예측할 수 있도록 학습시켰다.

그 결과, 하지불안증후군 증상군 예측에서는 랜덤 포레스트 모델이 AUC 0.86으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 중증 증상군 예측에서는 XGBoost 모델이 AUC 0.70을 기록했다. 

특히 웨어러블 데이터와 앱 데이터를 결합했을 때 예측 성능이 더욱 향상됐다.

조철현 교수는 “이번 연구로 디지털 표현형을 기반으로 하지불안증후군 증상군 조기 선별에 적합한 머신러닝 모델을 찾았다는 것에 큰 의의가 있다”고 말했다.

이어 “임상 현장에서 놓치기 쉬운 하지불안증후군 진단 정확도 향상과 적절한 치료법 적용에 도움이 될 것으로 기대된다”고 덧붙였다.

한편, 이번 연구는 고려대학교 의과대학 학생연구프로그램을 통해 의대생들이 참여해 의미가 남다르다. 

전윤서 학생은 “하지불안증후군 진단에 이를 적용한 이번 연구에 참여할 수 있어 뜻깊었다”며 “프로그램에 참여한 2년 반 동안의 노력이 결실을 맺을 수 있어 기쁘다”고 전했다.

한편, 이번 연구결과는 네이처 출판 그룹 국제학술지 Scientific Reports 5월호에 게재됐다.