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이선희 교수는 기존 우울증 평가 방식의 한계를 극복하기 위해 AI 허브 등 대규모 빅데이터 분석과 체계적 문헌고찰을 통해 우울증 디지털 바이오마커 후보를 발굴했다. 특히 우울증 환자 데이터 구축과 인공지능 기반 분석을 통해 발굴된 디지털 바이오마커 후보를 검증함으로써, 환자의 상태를 지속적으로 측정할 수 있는 객관적인 ‘멀티모달 디지털 바이오마커’를 개발한 점이 높이 평가됐다.
이 교수는 “이번 연구를 통해 심장, 활동, 수면 관련 지표들이 우울 디지털 바이오마커 후보 변수로서 유효함을 입증했다”며 “해밀턴 우울 척도 점수를 참고 기준으로 적용한 인공지능 기반 우울 심각도 평가 모델에서 상당한 수준의 성능을 확보했다”고 설명했다.
이어 “이번 연구 성과를 바탕으로 앞으로 디지털 바이오마커 개발 및 가이드라인을 제시해 우울증 치료기기의 객관성과 안전성을 확보하고, 보다 효과적인 치료를 통해 국민 건강 수준 향상과 잠재적 위험의 사전 예방에 기여하겠다”고 말했다.
또한 “우울증 디지털 치료기기에 특화된 표준화 척도를 제시함으로써 향후 디지털 치료기기 허가·심사 과정에서 투명성과 일관성을 확보하는 데 기여할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 강조했다.
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