[뉴스웍스=고종관 기자] 노인우울증을 객관적으로 분석할 수 있는 평가도구가 개발됐다.

연세대간호대학 김희정 교수(사진)팀은 객관적인 활동지표를 분석해 노인우울증을 정확하게 선별할 수 있는 알고리즘을 구축했다고 31일 밝혔다. 이 측정도구를 이용하면 노인우울증을 사전에 예측해 맞춤형 환자관리가 가능해질 것으로 기대된다.

연구팀은 2016년부터 2017년까지 65세 이상 재가 독거노인 47명을 대상으로 주간 활동량, 생활속 빛 노출, 수면 패턴 등 평가요소를 적용해 우울증 정도를 평가했다. 2주간 활동기록기(Philips Actiwatch Spectrum PRO)를 통해 생체측정 지표를 수집하고, 하루 4회씩 대상자들의 주관적 우울감을 1~10점 수치로 측정했다.

조사결과, 우울감을 호소한다고 했던 47명의 대상자 중 실제 우울증이 있는 대상자는 18명으로 파악됐다. 다시 말해 주관적 우울감과 객관적인 우울증 분석결과는 큰 차이가 있는 것으로 나타난 것이다.

예컨대 우울군으로 식별된 집단의 경우, 활동량이 90.5를 기록한 반면 비우울군은 67.4로 25.6% 가량 낮게 나타났다. 우울감 없이 좋은 기분을 평가한 생태순간 평가에서도 우울군의 경우 5.1점, 비우울군은 6.6점으로 우울군에서 심리적으로 우울감이 심한 것으로 확인됐다.

김 교수는 이렇게 하루 1회씩 1주일 이상의 주관적인 우울점수인 생태순간 평가와 생체측정 지표인 주간 평균활동량, 환경적 빛 노출 차이(특히 오후 4~8시), 일별 수면의 질 만으로도 90% 이상 우울군 선별이 가능했다고 설명했다.

연구팀은 이번 연구를 바탕으로 기존의 우울선별을 위한 노인우울척도(GDS)나 해밀턴 우울척도 등 임상도구를 사용하지 않고도 우울증을 측정하는 알고리즘을 구축했다.

김 교수는 “이번 알고리즘 개발로 그동안 파악되지 않은 노인우울증을 객관적 지표로 판단할 수 있게 됐다”며 “이를 활용하면 노인 맞춤형 관리도 가능할 것”이라고 기대했다.

연구 결과는 해외학술지 ‘Journal of Mediacl Internet Research mHealth and uHealth 최신호에 게재됐다.