우울증 위험 척도를 예측하기 위한 우울증 선별 검사와 웨어러블 디바이스 통합 기술에 관한 연구 = A Study on the Depression screening and wearable device integration technology to predict depression risk scales

국문 초록 (Abstract)

우울증 초기 진단 방법으로 자기보고식 우울증 선별 검사가 주로 쓰인다. 자기보고식 우울증 선별검사는 의료기관 이외에도 인터넷에서 쉽게 접할 수 있으나, 이에 비해 우울증 선별 검사 결과에 따른 적절한 사후조치가 없어 오히려 치료에 대한 동기 결여로 인해 역효과가 발생했다. 본 연구는 우울증 위험 척도 예측 결과 및 생체신호 분석 결과 시각화 제공을 통해 피검사자에게 의료기관 방문을 위한 판단 참고 정보를 제공하고자 한다. 본 연구의 우울증 선별검사와 웨어러블 디바이스 통합 기술은 데이터 취득을 위한 DAQ 시스템, 우울증 위험 척도 예측을 위한 인공지능 시스템, 인공지능모델의 입력이 될 생체신호 분석 결과와 우울증 위험 척도 예측 결과의 시각화 시스템으로 구성된다. 특히, DAQ 시스템은, 본 연구과정에서 개발한 우울증 선별 검사 통합 비침습 생체신호 취득 시나리오 기반 웨어러블 디바이스 전용 앱 포함하고 있다. 우울증 위험 척도 예측을 위한 인공지능 시스템의 경우, 직접 만 19세~50세 남,여 29명을 대상으로 우울증 선별 검사 통합 시나리오 기반 데이터를 수집을 통해 인공지능 훈련 및 평가를 수행하여 적용했다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Self-report depression screening tests are commonly used as an initial diagnosis method for depression. However, these tests are easily accessible on the internet, but there is no appropriate follow-up measure according to the test results, which leads to a counter-effect due to the lack of motivation for treatment. This study aims to provide reference information for the decision to visit a medical institution by providing visualized results of depression risk scale prediction and biosignal analysis. The system consists of a DAQ system for data acquisition, an artificial intelligence system for depression risk scale prediction, and a visualization system for biosignal analysis results and artificial intelligence prediction results. In particular, the DAQ system includes a wearable devicespecific app based on a non-invasive biosignal acquisition scenario integrated with depression screening tests developed in this study. For the artificial intelligence system, we collected data from 29 male and female subjects aged 19 to 50 based on the integrated scenario and applied the artificial intelligence model trained and evaluated through the data.