캘리포니아대학교 샌프란시스코캠퍼스 UCSF 연구팀이 스마트폰 내장 카메라를 이용해 2형 당뇨병을 감지하는 디지털 바이오마커(Digital Biomarker)를 개발했다고 발표했다.
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.
연구팀이 개발한 방법은 PPG(photoplethysmography)라는 기술을 응용한 것. PPG는 조직에 빛을 조사해 혈액량 변화를 감지한다. 예를 들어 병원에서 혈중 산소 농도를 측정하기 위해 손가락에 끼우는 빨래집게 같은 것도 PPG 기술을 이용한 것이다.
연구팀은 당뇨병 환가 5만 3,870명을 포함한 260만 명 PPG 기록을 이용해 39개 DNN을 학습시켜 스마트폰 내장 카메라로 취득한 PPG 데이터에서 당뇨병을 찾을 수 있도록 했다. 이 알고리즘은 별도 데이터세트 2개에서 최대 81% 정확도로 당뇨병 환자를 제대로 식별할 수 있었다고 한다.
연구팀은 이런 예측 정확성이 있으면 알고리즘이 질환 예비 진단 도구로 충분한 역할을 해 의사가 질병 확정과 치료 계획 수립이 가능하다고 설명하고 있다. 스마트폰과 이를 기반으로 한 도구가 당뇨병 의심자에게 유용할 수 있다는 것이다.
생각해볼 만한 다음 단계는 알고리즘을 탑재한 당뇨병 의심 진단을 위한 스마트폰 앱을 만드는 것이다. 하지만 연구팀은 당뇨병 진단과 치료 모니터링 등 특정 임상 응용에 이 기술 유효성을 확인하기 위해 추가 연구를 할 계획이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.