파킨슨 환자의 걸음걸이로 인지 기능 저하를 예측할 수 있다?

기본 정보

제목: Modeling and Validation of Wearable Sensor-Based Gait Parameters in Parkinson's Disease Patients with Cognitive Impairment
저자: Guo Hong, Fengju Mao, Mingming Zhang, Fei Zhang, Xiangcheng Wang, Kang Ren, Zhonglue Chen, Xiaoguang Luo
저널: Frontiers in Aging Neuroscience
출판연도: 2025
DOI: 10.3389/fnagi.2025.1590224
PMID: -
근거 수준: 횡단 연구

이 연구는 파킨슨병 환자 177명을 대상으로 웨어러블 센서 기반 보행 파라미터와 머신러닝을 결합하여 인지 장애를 진단하는 모델을 개발했다. 로지스틱 회귀 모델이 테스트 세트에서 AUC 0.957이라는 뛰어난 성능을 달성했으며, 보폭 길이와 UPDRS-III 점수가 가장 영향력 있는 예측 변수로 확인되었다. 이는 보행 분석이 운동 증상뿐 아니라 인지 기능 저하까지 예측할 수 있다는 확장된 활용 가능성을 보여준다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

파킨슨병은 운동 증상뿐 아니라 인지 기능 저하도 흔히 동반하며, 이는 환자의 삶의 질에 심각한 영향을 미친다. 파킨슨병 환자의 약 30%가 경도 인지 장애를 경험하고, 이 중 상당수가 치매로 진행한다. 그러나 인지 기능 평가를 위해서는 MMSE나 MoCA 같은 신경심리검사가 필요한데, 이는 시간이 소요되고 전문가의 실시가 필요하다.

웨어러블 센서 기반 보행 파라미터가 파킨슨병 환자의 인지 장애를 비침습적으로 조기 진단할 수 있다.

최근 운동 기능과 인지 기능 사이의 복잡한 상호작용이 주목받으면서, 보행 패턴의 변화가 인지 저하의 간접적 지표가 될 수 있다는 가설이 제기되었다. 이 연구는 이 가설을 실증적으로 검증하고, 웨어러블 기반 비침습적 인지 스크리닝 도구의 가능성을 탐색했다.

2. 어떻게 연구했을까

연구팀은 2023년 4월부터 2024년 11월 사이에 임상 진단된 파킨슨병 환자 177명을 모집했다. 이 중 126명은 인지 기능이 정상이었고, 51명은 인지 장애가 확인되었다. 전체 데이터를 7:3 비율로 훈련 세트(123명)와 테스트 세트(54명)로 나누었다.

모든 참가자에게 10개의 웨어러블 IMU 센서(100Hz 샘플링)를 착용시키고 16미터 직선 보행 시험을 실시하여 24개 보행 파라미터를 수집했다. 인구통계학적 변수, 병력, 보행 파라미터를 포함한 38개 임상 변수에 대해 다변량 로지스틱 회귀와 6종의 머신러닝 모델을 적용하고, ROC 곡선, 결정 곡선 분석, 보정 곡선, SHAP 분석으로 성능을 평가했다.

3. 무엇을 발견했을까

7개의 독립적 위험 요인이 확인되었는데, 질환 기간, UPDRS-III 점수, 보폭 길이, 보행 속도, 보행 주기 시간, 최대 팔 각속도, 회전 시 최대 각속도가 그것이다. 6종의 머신러닝 모델 중 로지스틱 회귀가 테스트 세트에서 AUC 0.957로 가장 우수한 성능을 보였다.

로지스틱 회귀 모델이 테스트 세트에서 AUC 0.957을 달성했으며, 보폭 길이와 UPDRS-III 점수가 가장 영향력 있는 예측 변수였다.

SHAP(SHapley Additive exPlanations) 분석 결과, 보폭 길이와 UPDRS-III 점수가 인지 장애 예측에 가장 크게 기여하는 변수로 확인되었다. 또한 보행 파라미터의 악화와 낮은 인지 점수 사이에 유의한 상관관계가 존재했다. 이는 운동 기능과 인지 기능의 복잡한 상호 관계를 보여주는 결과다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

이 연구는 보행 분석의 활용 범위가 운동 증상을 넘어 인지 기능까지 확장될 수 있음을 보여준다. FastingWorks 앱에서 장기간 보행 데이터를 수집하면서 보폭 길이와 보행 속도의 변화 추이를 모니터링하는 기능을 통해, 전반적인 신경 건강 상태에 대한 인사이트를 제공할 수 있다.

콘텐츠 활용

걸음이 짧아지면 뇌도 변한다? 보행과 인지 기능의 숨겨진 연결고리
파킨슨 환자 177명이 밝힌 걸음걸이와 인지력의 관계
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적용 시 주의사항

이 연구는 횡단적 설계이므로 "~와 관련이 있는 것으로 보인다" 수준의 표현이 적절하다. AUC 0.957은 매우 높은 수치이지만, 단일 기관 연구이고 테스트 세트가 54명으로 작아서 외부 검증이 필요하다. 앱에서 인지 기능 관련 정보를 제공할 때는 의료적 진단이 아닌 건강 인사이트 차원으로 제한해야 한다.

5. 한계점

가장 큰 한계는 단일 기관에서 수행된 횡단 연구라는 점이다. 177명이라는 표본 크기는 임상 연구로서는 적절하지만, AUC 0.957이라는 높은 성능이 다른 기관이나 인구 집단에서도 재현될 수 있는지 확인이 필요하다. 과적합(overfitting)의 가능성도 배제할 수 없다.

또한 10개의 IMU 센서를 사용한 연구 환경은 소비자용 단일 손목 기기와는 큰 차이가 있으므로, Apple Watch 같은 기기에서 동일한 수준의 성능을 기대하기는 어렵다. 종단적 추적 연구를 통해 보행 변화가 실제로 향후 인지 저하를 예측하는지 확인하는 것이 다음 단계의 핵심 과제다.

마무리

이 연구는 웨어러블 보행 분석이 파킨슨병 환자의 인지 장애까지 예측할 수 있다는 흥미로운 가능성을 보여주었다. 운동 기능과 인지 기능의 상호 연관성을 보행 데이터로 포착할 수 있다는 발견은, 웨어러블 기반 신경 건강 모니터링의 활용 범위를 크게 확장하는 의미를 갖는다.