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연세대 용인세브란스병원 정신건강 치료 위한 관리 솔루션 개발

박진영 교수팀, 향후 AI 기반 개인화 콘텐츠 개발, 디지털 치료제 인증 획득 등 추진

연세대학교 용인세브란스병원(병원장 김은경) 정신건강의학과 박진영·박재섭 교수 연구팀은 환자의 정신건강 관련 증상의 재발을 방지하고 치료 효과를 극대화하기 위한 생태순간평가 기반 관리 솔루션을 최근 개발했다.

생태순간평가(EMA)는 환자의 정신건강 상태를 실시간으로 기록하고 모니터링하는 기능이다. 본 솔루션은 EMA를 활용해 정서 상태, 수면 패턴, 기분 등 일상 데이터를 수집 및 시각화함으로써 환자의 증상 변화를 면밀히 파악하도록 돕는다. 또한, 환자와 의료진 간 상호작용의 효율성을 높여 정교한 치료적 개입이 가능하도록 했다.

솔루션은 콘텐츠 관리 서비스(CMS)와 환자 모니터링 서비스(PMS)로 구분한다.

CMS는 환자가 모바일 앱을 통해 기록한 정신과적 증상, 활동량, 수면 시간 등 일상 활동의 변화를 기반으로 현재 상태와 증상에 적합한 콘텐츠를 환자에게 전송한다. 콘텐츠는 비디오, 카드뉴스 등 정신건강 전문가가 검증한 다양한 형태로 구성된다.

PMS는 환자가 기록한 생태순간평가 데이터를 자동으로 시각화해 모니터링, 맞춤 콘텐츠 제공 등 의료진의 치료 계획 수립을 돕는다. 의료진은 소속 기관 및 설정한 검사 등 관리 권한에 따라 환자의 설문, 검사 결과, 디지털 표현형 데이터 등을 열람할 수 있다.

박재섭 교수는 “초기 정신질환의 조기 치료를 위해서는 생활습관 교정, 인지행동적 접근, 심리사회적 접근 등 비약물적 개입이 특히 중요한데, 솔루션을 통해 정리된 콘텐츠 기반의 비약물적 개입을 지속적으로 제공할 수 있게 돼 의미 있다”라고 전했다.

솔루션 개발 총괄 책임자인 박진영 교수는 “정신건강 관리 솔루션을 통해 시공간의 제약 없이 환자에게 적절한 조기 치료를 제공할 수 있게 됐다”라며 “앞으로 다양한 의료기관 및 연구기관과 협력해 기능을 확장하고 더욱 정교한 맞춤형 치료를 제공하기 위해 노력하겠다”라고 밝혔다.

솔루션은 내년 상반기 정식으로 진료 현장에 적용될 예정이다. 연구팀은 향후 전자 의무 기록(EMR) 연동 기능 및 인공지능(AI) 기반 개인화 중재 콘텐츠 개발, 디지털 치료제 인증 획득 등 추가적인 개발 및 서비스 확장에 나설 계획이다. 

한편, 이번 개발은 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 정신건강연구개발사업 지원(사업명: 정신질환자 치료친화적 기술 개발, 과제명: 정신질환자 재활치료의 핵심문제인 시공간 제약, 순응도 문제점을 해결한 스마트폰 디지털표현형 기반의 맞춤형 모니터링과 조기중재 개입 제품 개발 및 임상실증, 과제번호: HI22C1967)에 의해 진행됐다. 
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식약처, 디지털의료기기 관련 가이드라인 6종 제·개정 식품의약품안전처(처장 오유경) 소속 식품의약품안전평가원(원장 강석연)은 「디지털의료제품법」 하위규정 시행에 따라 디지털의료기기 관련 가이드라인 1종을 제정하고 5종을 5월 7일 개정했다고 밝혔다. 주요내용은 디지털의료기기소프트웨어 특성을 반영한 허가신청서, 첨부서류 등 작성 방법을 안내하고, 인공지능·가상융합기술 등이 적용된 디지털의료기기에 대해 ▲제품 분류 판단기준과 흐름도 정비 ▲기술별 제품 사례 안내 ▲허가 제출자료의 범위 정비 및 작성방법 예시 등이다. 붙임 가이드라인 제·개정 주요 내용 구분 제목 목적 주요사항 제정 디지털의료기기소프트웨어 허가 심사 가이드리인 독립형디지털의료기기소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 ① 독립형 디지털의료기기소프트웨어 관련 형태적·기능적 특성에 따른 안내 ② 독립형 소프트웨어 신청서 작성방법 및 예시, 성능평가 지표(AUC,민·특이도) 등 제시 ③ 「디지털의료제품 허가·인증·신고 심사 및 평가 등에 관한 규정」에 따른 첨부서류 안내 개정 의료기기 소프트웨어 허가 심사 가이드리인 내장형 소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 기존 내장형·독립형 소프트웨어 관련 포괄적 내용

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여럿이 자는 환경에서도, ‘내 숨소리’로 ..."수면 상태 분석한다" 분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 · 이비인후과 김정훈 교수 연구팀이 에이슬립 홍준기 CTO 연구팀과 공동으로 ‘여럿이 함께 수면하는 환경에서도 각 개인의 숨소리를 분리해 개인별 수면 단계를 정확히 구분’하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 검증한 연구 결과를 발표했다. 수면다원검사는 수면의 질과 구조를 정밀하게 평가하는 표준검사다. 하지만 여러 센서를 부착해야하는 불편함, 높은 비용으로 인해 일상적으로 반복 측정하기에는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 웨어러블 기기와 수면 측정 애플리케이션이 주목 받고 있지만 그 정확도는 아직 수면다원검사의 수준에는 미치지 못하는 실정이었다. 또한, 기존의 수면 분석 기술들은 대부분 혼자 수면하는 환경을 기준으로 설계돼있어 실제처럼 두 명 이상 수면하는 경우에는 숨소리, 뒤척임, 코골이 등 타인의 소음으로 인해 개인별 수면 상태를 정확하게 분석하기는 어려웠다. 이에, 연구팀은 숨소리만으로 수면 단계(▲깨어있음 ▲렘(REM) 수면 ▲얕은 수면 ▲깊은 수면)를 예측하는 AI 모델을 개발, 공동 수면 상황에서도 개인마다의 수면 단계를 정확하게 분류할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다. 연구팀은 성인 44쌍(총 88명)이