머신러닝이 월경 주기 단계를 구분할 수 있을까?

기본 정보

제목: Machine Learning-Based Menstrual Phase Identification Using Wearable Device Data
저자: (저자 미상, Nature 접근 제한)
저널: npj Women's Health (Nature)
출판연도: 2025
DOI: 10.1038/s44294-025-00078-8
근거 수준: 탐색적 분석

손목 착용형 기기에서 수집한 피부 온도, 피부 전도도(EDA), 심박 간격(IBI), 심박수 데이터에 머신러닝을 적용하여 월경 주기 단계를 식별한 연구다. 18명의 65개 주기 데이터를 분석하여, 3단계 분류 시 정확도 87%, AUC-ROC 0.96이라는 높은 성능을 달성했다. 실시간 가임기 추적에 활용할 수 있는 기반 기술을 제시했다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

월경 주기는 월경기, 난포기, 배란기, 황체기로 나뉘며, 각 단계에서 호르몬 수준과 생리적 상태가 크게 달라진다. 정확한 주기 단계 식별은 가임력 추적뿐 아니라 운동, 식이, 약물 투여 등 다양한 건강 관리의 개인화에 필수적이다.

기존 방법은 호르몬 혈액검사나 초음파를 사용해야 정확한 단계 식별이 가능했다. 웨어러블 센서 데이터만으로 이를 자동화할 수 있다면, 일상적인 건강 관리에 큰 혁신을 가져올 수 있다.

2. 어떻게 연구했을까

18명의 여성에서 65개 월경 주기 동안 손목 착용형 기기로 피부 온도, 피부 전도도(EDA, 피부의 전기적 활동으로 자율신경 활성을 반영), 심박 간격(IBI), 심박수 데이터를 수집했다. 수집된 데이터를 Leave-last-cycle-out 접근법으로 훈련과 테스트를 분리하여 모델의 일반화 능력을 평가했다.

Random Forest 모델을 사용하여 두 가지 분류 체계를 시도했다. 3단계 분류(월경기, 배란기, 황체기)와 4단계 분류(월경기, 난포기, 배란기, 황체기)로 나누어 각각의 정확도를 비교했으며, 일간 슬라이딩 윈도우 방식도 적용했다.

3. 무엇을 발견했을까

3단계 분류에서 정확도 87%, AUC-ROC 0.96이라는 높은 성능을 달성했다. 이는 웨어러블 데이터만으로 월경기, 배란기, 황체기를 높은 정확도로 구분할 수 있음을 의미한다.

"4단계 분류 시 일간 슬라이딩 윈도우 기반으로 정확도 68%, AUC-ROC 0.77을 달성했다."

4단계 분류에서 성능이 떨어지는 것은 난포기와 배란기의 구분이 특히 어렵기 때문이다. 이 두 단계는 생리적 변화가 겹치는 부분이 많아, 현재의 센서 조합으로는 완전한 분리가 어렵다. 피부 전도도(EDA)가 주기 단계 식별에 새로운 유용한 지표로 확인된 점이 주목할 만하다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

FastingWorks 앱에서 월경 주기 단계를 자동으로 식별하는 기능을 구현할 때, 3단계 분류(월경/배란/황체)부터 시작하는 것이 합리적이다. 87%의 정확도는 실용적 활용이 가능한 수준이며, 각 단계별로 최적화된 단식 일정과 영양 가이드를 제공할 수 있다.

콘텐츠 활용

"월경 주기 4단계별 최적의 단식 전략: AI가 알려주는 몸의 리듬"
"웨어러블이 자동으로 알려주는 나의 월경 주기 단계"

적용 시 주의사항

탐색적 분석 수준의 연구이므로 "~할 가능성이 있다는 초기 근거가 있다" 수준의 표현이 적절하다. 18명이라는 소규모 연구이므로 개인차를 충분히 반영하지 못했을 수 있다.

5. 한계점

18명, 65개 주기라는 소규모 데이터셋이 가장 큰 한계다. 4단계 분류에서 68%의 정확도는 실용적 적용에 부족할 수 있으며, 특히 난포기와 배란기의 구분이 어렵다는 점은 가임기 추적 정확도에 직접적 영향을 미친다.

호르몬 혈액검사를 통한 주기 단계 확인이 이루어지지 않았으므로, 기준 진단의 정확성 자체에 의문이 있을 수 있다. Apple Watch에서 피부 전도도(EDA) 측정이 가능하지 않으므로, 이 연구 결과를 그대로 적용하기에는 센서 구성의 차이가 있다.

마무리

이 연구는 다중 생리 신호를 통합한 머신러닝이 월경 주기 단계를 높은 정확도로 식별할 수 있음을 보여주었다. 특히 3단계 분류에서 87%의 정확도는 실시간 가임기 추적의 실현 가능성을 뒷받침하며, 피부 전도도의 새로운 유용성도 확인되었다.