손목 PPG만으로 HbA1c를 직접 추정할 수 있을까?

기본 정보

제목: A Comparative Analysis of Various Machine Learning Algorithms to Improve the Accuracy of HbA1c Estimation Using Wrist PPG Data
저자: Shama Satter, Tae-Ho Kwon, Ki-Doo Kim
저널: Sensors (MDPI)
출판연도: 2023
DOI: 10.3390/s23167231
PMID: 37631768
근거 수준: 탐색적 분석

이 연구는 손목 PPG 신호에서 ML 알고리즘을 활용하여 HbA1c를 직접 추정하는 시스템을 개발하고, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest를 비교 평가했다. 22명 대상의 소규모 연구이지만, PPG에서 HbA1c로의 직접 추정이라는 새로운 방향을 제시했다. 피처 중요도 기반 선택이 성능 향상과 계산 복잡도 감소를 동시에 달성할 수 있음을 확인했다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

대부분의 PPG 기반 연구는 혈당을 추정한 후, 추정된 혈당 데이터를 축적하여 eA1c(추정 HbA1c)를 산출하는 간접 접근법을 사용한다. 이 방법은 혈당 추정의 오차가 eA1c에 누적되는 문제가 있다. PPG에서 HbA1c를 직접 추정할 수 있다면, 이러한 오차 누적을 피할 수 있다.

PPG 신호에는 혈액의 산소 포화도, 혈관 경직도, 혈류 역학 등의 정보가 담겨 있으며, 이 중 일부는 당화혈색소(HbA1c)에 의해 영향을 받을 수 있다. 이 연구는 PPG 파형의 특성에서 HbA1c를 직접 추정하는 것이 가능한지 탐색하고자 했다.

2. 어떻게 연구했을까

22명의 참가자에게 손목 PPG 센서로 신호를 수집하고 동시에 HbA1c 혈액검사를 시행했다. PPG 신호에서 AC/DC 비율을 포함한 다양한 다중 파장 피처를 추출했다. AC 성분은 맥박에 의한 혈류 변동을, DC 성분은 기저 혈류를 반영한다.

네 가지 앙상블 ML 알고리즘(XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest)을 비교 평가했다. 피처 중요도 분석을 통해 불필요한 피처를 제거하고, 핵심 피처만으로 모델을 재훈련하여 성능과 효율의 균형을 탐색했다.

3. 무엇을 발견했을까

피처 중요도 기반 선택이 성능을 향상시키면서 동시에 계산 복잡도를 감소시켰다. LightGBM이 가장 우수한 정확도 메트릭을 달성했다.

앙상블 방법(XGBoost, CatBoost, LightGBM)이 Random Forest보다 전반적으로 우수한 성능을 보였는데, 이는 앙상블 방법이 개별 약 학습기의 오차를 순차적으로 보정하는 능력 때문이다. AC/DC 비율이 HbA1c 추정에 중요한 피처로 확인되었으며, 이는 혈액 내 당화혈색소가 PPG 신호의 광학적 특성에 영향을 미친다는 생리학적 기전과 일치한다.

다만 22명이라는 매우 작은 코호트이므로, 결과의 신뢰성과 일반화 가능성에는 큰 한계가 있다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

Apple Watch의 PPG 센서에서 AC/DC 비율과 같은 피처를 추출하여 HbA1c를 직접 추정하는 장기적 기능 개발의 참고가 될 수 있다. 다만 현재로서는 연구 단계이므로, 혈당 기반 간접 추정(eA1c)을 우선 적용하고 직접 추정은 기술 성숙 후 도입하는 로드맵이 적절하다.

콘텐츠 활용

"손목 PPG에서 HbA1c를 직접 읽어낼 수 있을까?"
"AI가 빛으로 혈액의 당화 수준을 감지하는 원리"

적용 시 주의사항

22명이라는 극히 소규모 연구이므로, 이 결과를 근거로 제품 기능을 구현하는 것은 시기상조이다. 내부 R&D의 탐색적 참고 자료로 활용하고, 대규모 검증이 이루어진 후에 제품 적용을 검토해야 한다.

5. 한계점

22명이라는 매우 작은 코호트로, 모델의 과적합 위험이 높고 일반화 가능성이 매우 제한적이다. 참가자의 인구통계학적 다양성(연령, 인종, 당뇨 상태)이 충분하지 않을 가능성이 크다.

PPG에서 HbA1c로의 직접 추정이라는 경로의 생리학적 타당성은 아직 완전히 확립되지 않았다. PPG 신호의 변동에 영향을 미치는 다양한 교란 요인(피부색, 손목 압력, 혈류 상태 등)이 HbA1c 추정에도 영향을 줄 수 있다.

마무리

이 연구는 PPG에서 HbA1c를 직접 추정하는 새로운 방향을 제시했으며, LightGBM과 피처 중요도 기반 선택이 유효한 접근법임을 확인했다. 소규모 파일럿으로서의 가치가 있으나, 대규모 검증이 반드시 뒤따라야 한다.