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스마트폰 카메라로 당뇨병을 진단하는 기술

미국 캘리포니아대 UCSF 연구팀이 개발한 디지털 바이오마커 기술

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당뇨병을 진단하는 '디지털 바이오마커' 기술

최근 스마트폰에 내장된 카메라를 이용해 대표적인 성인병인 당뇨병을 간단하게 진단할 수 있는 기술이 개발돼 주목을 받고 있다. 미국 샌프란시스코 캘리포니아대학(UCSF)의 제프리 올긴 교수팀은 스마트폰 카메라로 제 2형 당뇨병을 탐지할 수 있는 ‘디지털 바이오마커(Digital Biomarker)’를 발견했다.


2형 당뇨병은 체질이나 고칼로리, 고지방 음식을 과다 섭취하거나 운동 부족 등으로 인해 인슐린 분비량이나 인슐린 효능 상태가 저하되어 혈당이 낮아지는 주요 생활 습관병이다. 

초기에는 거의 증상이 없기 때문에 자신은 건강하다고 믿지만 어느새 진행되어 있는 상태를 접하게 된다. 현재 전 세계적으로 약 4억 5000만명 이상의 환자들이 있으며 관상동맥질환, 심장병, 실명, 뇌졸중 등의 위험을 높일 수 있다.


연구팀이 개발한 방법은 광혈류측정(PPG : photoplethysmography)라는 기술을 응용한 것이다. PPG는 조직에 빛을 조사해 혈액량 변화를 감지한다. PPG는 혈관에 LED 등의 빛을 투사해 혈액이 통과할 때 혈관의 팽창 및 수축에 따라 빛의 반사율이 달라지는 원리를 이용해 맥파를 측정하는 기술이다.

당뇨병 환자의 82%를 정확하게 식별해내다!

연구진은 아이폰의 심박수 측정 앱인 ‘Azumio Instant Heart Rate’를 이용해 당뇨병 환자 53,870명의 PPG 기록 300만 데이터를 얻었으며, 이를 이용해 당뇨병 발생 여부를 알아낼 수 있는 인공지능 알고리즘을 만들었다.


그 후 스마트폰 플래시와 카메라를 사용해 손가락 끝의 색 변화를 포착해 PPG를 측정한 후 이 알고리즘에 적용했다. 그 결과 이 알고리즘은 실제 진료소에 등록된 환자들의 데이터에서 당뇨병 환자의 82%를 정확하게 식별해낼 수 있었다. 

한편 이 알고리즘이 당뇨병이 아니라고 예측한 환자 중 92~97%는 실제로 당뇨병 환자가 아닌 것으로 밝혀졌다. 이처럼 PPG에서 도출된 당뇨병 진단율은 나이, 성별, 체질량지수, 인종 특성과 같은 환자 정보와 결합시킬 경우 예측 성능이 더욱 향상되는 것으로 나타났다.


연구팀은 이 정도의 정확성이라면 앞으로 당뇨병 예비 진단 도구로 충분한 역할을 해 의사들이 질병 확정과 치료 계획 수립을 가능하게 할 것으로 보고 있다. 앞으로 당뇨병 진단 전용 앱을 출시할 연구팀의 행보를 계속 지켜보기 바란다. 

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