상용화 웨어러블 디바이스의 생체리듬 측정 성능 분석 연구

제목	​상용화 웨어러블 디바이스의 생체리듬 측정 성능 분석 연구
추천 연구 논문	Predicting circadian phase across populations: a comparison of mathematical models and wearable devices. Sleep, Volume 44, Issue 10, October 2021, zsab126, https://doi.org/10.1093/sleep/zsab126
선정 이유	상용화 웨어러블 장치가 전통적인 생체리듬 측정 방식 대비 어느 정도 신뢰도가 있는지에 대한 분석 연구
주요 내용	​스마트 워크 스케줄링에서 최적의 약물 타이밍에 이르기까지 일상생활에서 정밀 의학을 위한 일주기 리듬 연구는 엄청난 잠재력이 있음. 그러나 이러한 노력을 하려면 실험실 안이 아닌 실험실 밖에서 일주기 위상을 정확하게 추정할 수 있는 능력이 필요함. 한 가지 접근 방식은 빛노출과 활동 측정 및 인간 생체 시계의 수학적 모델을 사용하여 비침습적으로 생체 위상을 예측하는 것임. 대부분의 수학적 모델은 빛을 입력으로 받아 빛이 인간의 생체 시스템에 미치는 영향을 예측함. 그러나 이미 수백만 명의 개인이 소유하고 있는 상용화 웨어러블 디바이스는 빛노출 대신 활동을 기록하므로 동작만으로 일주기 위상을 예측하는 정확도를 평가할 수 있음. 이 연구에서는 손목에 착용하는 웨어러블 장치에서 수집한 데이터에서 일주기 위상을 추정하기 위해 인간 일주기 시계의 네 가지 모델의 기능을 평가하였음. 일반화를 위해 다양한 정도의 일주기 교란을 가진 인구 전체의 여러 데이터 세트를 사용하였음. 테스트한 모든 모델이 비슷한 예측을 내놓았지만, 높은 수준의 생체 교란이 있는 27명의 교대 근무자의 데이터를 분석한 결과 거의 모든 웨어러블 장치에 기록되는 활동이 손목 착용 장치에서 측정된 빛노출 수준보다 생체 위상을 예측하는 데 더 효과적이라는 것을 확인함. 수학적 모델에 의해 처리될 때. 정상적인 생활 환경에서 생활하는 사람들의 경우 널리 사용되는 상용 장치(Apple Watch와 같이)의 데이터를 사용하더라도 일반적으로 24시간 주기를 1시간 이내로 예측할 수 있음.
시사점	본 결과는 수백만 명의 개인이 수동적으로 수집한 웨어러블 장치 기반 데이터를 훨씬 더 침습적이고 비용이 많이 드는 방법과 비슷한 정확도로 사용하여 일주기 위상을 예측할 수 있음을 보여줌.