우울군에 속한 대상자들의 경우 우울군에 속하지 않은 대상자들에 비해 활동기록기를 통해 측정된 활동 수치가 현저히 낮게 나타났다. © 뉴스1

국내 연구팀이 노인 우울증을 분석할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 노인 우울증을 예측해 효과적으로 관리함으로써 환자가 극단적 선택을 하는 것을 막고 사회적 비용도 절감할 것으로 기대된다.

세브란스 병원은 31일 김희정 연세대학교 간호대학 교수팀이 세브란스 헬스IT산업화지원센터와 함께 지역 내 거주 독거노인 중 우울군을 정확히 선별할 수 있는 알고리즘을 구축했다고 밝혔다. 한국연구재단 지원으로 진행된 이번 연구결과는 해외학술지 ‘의학인터넷연구저널 자매지 모바일헬스 및 유헬스’(Journal of Mediacl Internet Research mHealth and uHealth) 최신호에 게재됐다.

노인 우울증은 고혈압, 심장병 등 순환기 질환이나 치매와 같은 정신질환 등 합병증 발병 가능성을 높인다. 하지만 주관적인 우울감만으로는 예측이 어렵고 또한 본인이 지각하지 못하는 경우도 많다. 환자가 우울 증상을 정확히 보고하지 않는 경향이 있어 객관적인 대상자 선별이 힘든 실정이다.

연구팀은 2016년부터 2017년까지 65세 이상 독거노인 47명을 대상으로 주간 활동량, 환경적 빛 노출, 수면 패턴 등의 평가요소를 적용해 우울증 정도를 평가했다. 또한 2주간 활동기록기를 통해 생체측정 지표를 수집하고, 하루 4번씩 대상자들의 주관적 우울감을 1~10점을 기준으로 측정했다.

조사결과 47명 중 실제로 우울증이 있는 대상자는 18명으로 파악됐다. 우울군으로 식별된 집단에서는 활동량이 67.4를 기록한 반면 비우울군은 90.5로 25.6% 가량 낮았으며 생태순간평가에서도 각각 5.1점과 6.6점으로 우울군이 심리적으로 우울감도 심한 것으로 확인됐다.

연구팀은 하루 1회, 1주일 이상의 주관적인 우울점수인 생태순간평가와 함께 생체측정 지표인 주간 평균 활동량, 환경적 빛 노출의 차이(특히 오후 4-8시), 일별 수면의 질 등을 활동지표로 90% 이상 우울군 선별 가능한 알고리즘을 구축했다. 또한 이번 알고리즘 구축으로 그동안 파악되지 않은 노인 우울증을 측정할 객관적 지표가 마련돼 노인 맞춤형 관리가 이뤄질 것으로 기대했다.