‘스마트 패치’로 호흡기 감염병 조기 탐지
무증상 전파 차단
| 2020. 10.26(월) 09:58 |   |
|
===코로나19 확진자 무증상 28.1%·감염경로 불분명 21.9%
서울시 은평구는 14일 코로나19 확진자를 대상으로 진행한 심층역학 조사 결과를 발표했다. 조사 결과 코로나19의 증상 유무에서는 총 256명의 확진자 중 무증상 확진자가 28.1%(70명)에 이르렀다. 또한 감염자가 무증상이어도 본인이 느끼지 못하지만 발열이 있어 매일 발열 여부를 체크하는 것이 필요한 것으로 나타났다. 감염경로와 관련해서는 감염경로가 불분명한 사례가 21.9%(56명)에 이르렀다.
코로나19는 무증상 전파 비중이 상당히 높은 전염성 질환으로, 감염 초기 환자 본인이 자각하지 못하는 정도의 미세한 생체신호의 변화를 조기 탐지하고 스스로 타인과의 접촉을 예방하는 것이 감염 확산을 방지하는데 매우 효율적인 방법이다.
===감염성 호흡기 질환, 스마트 패치로 신속하게 ‘셀프 모니터링’
한국전자기술연구원(KETI)은 웨어러블 비침습 생체 신호 측정이 가능한 스마트 패치형 디바이스를 개발하고 미세한 징후 분석을 통해 감염성 호흡기 질환 조기 탐지가 가능한 인공지능 징후 분석 시스템을 개발하고 제품화하고자 한다. 조영창 한국전자기술연구원 휴먼IT융합연구센터 센터장은 “의료기관 수용한계를 초과하는 대규모 감염 단계에서 밀집 근무 사업장, 요양병원, 학교 등 감염 취약 시설 일반인 및 자가 격리자를 대상으로 호흡기 감염병 징후를 조기에 스크리닝해 확산을 신속히 차단하고 대규모 감염확산을 예방·관리 할 수 있는 비대면 스마트 디바이스 기술을 개발 중”이라고 설명했다.
코로나19 등 호흡기 질환에 걸리면 체온뿐만 아니라 심박수, 호흡률, 호흡음 등 다양한 생체신호의 변화가 발생하는데, KETI는 이러한 생체신호 이상 패턴을 정교하게 탐지하는 인공지능 알고리즘을 개발한다. 조 센터장은 “패치가 개발되면 산소포화도(SpO2), 심박수, 심박변이도(HRV), 피부 온도 패턴과 호흡률, 폐호흡음 패턴 등 6종 생체신호측정이 가능해 탐지 정확도를 높일 수 있다”고 말했다.
또한 임상에서 수집된 실질 데이터(Real-world data)를 기반으로 다중생체신호 패턴 분석 기술을 고도화해 미세한 징후 모니터링이 가능한 정교한 인공지능 징후 분석 알고리즘 및 사용자용 앱을 개발하고자 한다. 아울러 조 센터장은 “별도의 스마트폰 마이크를 통해 기침음, 목소리 변화, 기관지 호흡음 등 데이터를 500건 이상 병행 수집하고 사용자 스스로 이상 여부를 확인할 수 있는 셀프체크 앱을 개발 중”이라고 덧붙였다.
===셀프·비대면 호흡기 감염징후 분류 성능…80% 이상
개발 중인 스마트 패치는 호흡기 감염징후 이상패턴 분류 성능(AUROC)이 80% 이상을 자랑하며, 다중 생체 정보 종류는 6종 이상, 패치 연속 동작 시간은 48시간 이상 유지되며, 크기는 10cm × 10cm 이하 정도다. 핵심 기술은 ▲다중생체신호 기반 감염성 호흡기 질환 특이 패턴 분석 알고리즘 ▲감염성 질환 셀프 체크 기술 ▲감염성 호흡기 질환 예측 파라미터 인공지능 분석 기술 ▲호흡기용 다중생체신호 측정 스마트 패치 기술 ▲임상반영 감염성 호흡기 질환용 생체정보 통합 분석 기술 등이다.
KETI는 내년에 감염성 호흡기 질환 징후 모니터링용 스마트 패치와 징후 분석 시스템 및 서비스앱을 패키지화해 상용화할 계획이다. 조 센터장은 “다중생체신호 스마트 패치는 밀집 근무 기업, 학교, 요양병원 등 집단 감염 취약 시설 관련 계층과 자가격리자 및 경증환자, 의료진 등 다양한 수요 계층의 호흡기 감염 징후 조기 탐지 디바이스와 앱 서비스로 공급할 예정”이라고 밝혔다. 그러면서 “조기 해외 진출을 위해 참여기업과 기존 협력관계에 있는 인도네시아 등 시범사업을 우선 추진해 해외시장 진출과 다른 국가로 확산하는 교두보 역할을 할 것”이라고 포부를 전했다.
===자택·시설 등에서 호흡기 의심 환자 건강 관리 가능
|
무엇보다 코로나 시대에 감염성 호흡기 질환을 셀프 및 비대면으로 선제적으로 모니터링할 수 있다는 측면에서 기술적으로 기대되는 효과가 크다. 조 센터장은 “감염성 호흡기 질환 관련 생체신호 측정을 위한 웨어러블 디바이스 기술과 AI 기반 분석 기술은 병원에 입원한 코로나19 환자는 물론, 자택 또는 시설에서 호흡기 질환·의심자까지 관리가 가능한 비대면 건강관리를 위한 핵심 기술로 활용될 수 있다”고 설명했다.
이와 함께 혈중 산소포화도(SpO2), 심박수, 심박변이도, 체온 패턴, 폐호흡음, 호흡률 등을 수집해 호흡기 감염 징후 모니터링에 활용할 수 있다. 그는 “스마트폰 앱을 통해 수집된 목소리 변화, 기침 음향을 비롯한 코로나19 환자 데이터는 초기 개발이 완료되면 앱을 더 많은 사용자에게 홍보해 더 많은 데이터를 수집하고 보다 정교한 셀프체크 알고리즘으로 진화할 수 있다”고 강조했다.
===효율적인 감염 징후 조기 탐지…국내외 시장 선점 유망
일상생활에서 만성, 감염성 호흡기 질환의 조기 진단, 발병, 유행 등의 관리가 가능해지면 국민 건강 증진 및 유행성 질환에 따른 경제적 피해도 최소화 할 수 있다. 조 센터장은 “개발된 감염성 호흡기 의심자·일반용 스마트 패치와 인공지능 분석 시스템은 아직 개발 초기이므로 국내외 시장 진출과 시장 조기 선점도 충분히 가능한 분야”라고 말했다.
세계적으로 호흡기 바이러스 감염에 따른 호흡기 질환자는 급증하고 있어 의료시스템이 위협받고 있다. 따라서 감염성 호흡기 의심자·일반용 스마트 패치와 인공지능 분석 시스템은 밀집 근무 사업장, 학교, 요양병원 등 취약 시설과 자가격리자 등을 위한 효율적인 감염 징후 조기 탐지 시스템으로 활용이 가능하므로 국민 건강 향상에 기여할 것으로 보인다. 조 센터장은 “이 사업을 통해 개발된 스마트 패치가 제품화되면 더 많은 사용자에게 동의를 받고 다양한 생체정보를 수집해 질병 관리와 확산 방지를 비롯한 국내외 방역 정책에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
유봉 기자 env-news@hanmail.net 유봉 기자의 다른 기사 보기
