노인우울증을 객관적으로 분석할 수 있는 방법이 개발돼 맞충형 관리가 가능해졌다.
연세대 간호대 김희정 교수팀은 세브란스 헬스IT산업화지원센터의 지원으로 독거노인 우울군을 정확히 선별할 수 있는 알고리즘을 구축했다고 의학인터넷연구저널 자매지 모바일헬스 및 유헬스(Journal of Medical Internet Research mHealth and uHealth)에 발표했다.
교수팀이 개발한 알고리즘은 하루 1회, 1주일 이상의 주관적인 우울점수인 생태순간평가와 함께 생체측정 지표인 주간 평균 활동량, 환경적 빛 노출의 차이(특히 오후 4-8시), 일별 수면의 질을 통해 우울증 군을 선별한다.
연구 대상자는 65세 이상의 독거노인 47명. 이들은 모두 주관적으로 우울감을 호소했다. 하지만 이번에 개발한 알고리즘을 적용해 2주간 평가한 결과, 실제 우울증을 가진 경우는 18명이고 나머지 29명은 우울증이 아닌 것으로 나타났다.
알고리즘 측정에 따르면 활동량은 비우울증군은 90.5인데 비해 우울증 군은 67.4점으로 낮았다. 우울감 없이 좋은 기분을 평가하는 생태순간평가에서도 각각 6.6점과 5.1점으로 우울증군이 낮았다.
교수팀은 "이번 알고리즘이 지금까지 사용했던 우울증 척도를 측정하는 임상도구없이도 우울증 정도를 객관적으로 측정할 수 있으며, 아울러 우울증 맞춤관리도 가능할 것"이라고 설명했다.
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