전통적인 호흡 검출 장비보다 더 정확한 스마트 셔츠
COPD등 폐 질환 진단 및 치료에 사용될 수도

이미지출처: 포토파크닷컴
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[메디칼업저버 주윤지 기자] 30일 유럽호흡기학회(ERS 2019)에서 발표된 연구에 따르면 가슴과 복부의 움직을 감지해 폐 기능을 측정하는 스마트 셔츠가 전통적인 호흡 검출 장비와 비교했을 때 더 정확한 것으로 입증됐다.

연구진은 스마트 셔츠를 모바일 앱과 함께 사용해 다양한 일상 활동을 수행하는 건강한 성인에서 호흡을 안정적으로 측정할 수 있었다. 

즉, 만성폐쇄성폐질환(COPD) 환자를 대상으로 스마트 셔츠를 사용할 수 있으며, 성공적이면 의사가 환자의 상태가 악화되고 있다는 초기 징후를 원격으로 모니터링할 수 있다는 것을 시사한다. 

이번 연구는 네덜란드 라드바우드대학병원 Denise Manee 박사가 ERS 2019에서 발표했다. 

Manee 박사는 "COPD는 전 세계적으로 약 6천 6백만 명이 앓고 있으며 환자가 기침이나 호흡 곤란과 같은 증상이 증가하면 더 면밀히 모니터링 해야 한다"면서 "계단 오르거나 집안일을 하면서 증상이 등반하지만 이런 상황에서는 호흡 모니터링하기 힘들기 때문에 전통적으로 병원에서 사용되는 운동 자전거, 안면 마스크 및 컴퓨터 장비는 일상적인 활동을 측정하기에는 실용적이지 않다"고 설명했다. 

이어 "스마트 셔츠는 이미 사용 가능하지만, 전문가 혹은 아마추어 스포츠맨과 여성이 사용하는 경향이 있다"며 "스마트 셔츠가 폐 기능 측정을 위한 정확하고 실용적인 대안을 제공할 수 있는지 연구진이 살펴봤다"라고 밝혔다.

헥소스킨(Hexoskin)으로 불리는 이 스마트 셔츠는 착용자의 가슴이 확장 및 수축될 때 직물이 늘어나는 방식을 감지하고 이런 측정을 사용해 호흡되는 공기의 양을 측정한다. 또 심박수와 움직임도 기록한다. 

따라서 연구진은 15명의 건강한 참가자들에게 눕기, 청소, 앉었다 일어나는 행동과 계단 오르는 포함한 일상적인 활동을하면서 스마트 셔츠를 입으라고 요청했다.

이어 전통적으로 호흡 측정에 사용하는 얼굴 마스크와 배낭을 착용하면서 일상적인 활동을 반복했다. 아울러 연구진은 두 차례에 걸쳐 각 활동을 수행하는 기록된 측정치를 비교했다. 

그 결과, 일반적으로 두 데이터 세트 간 측정이 매우 유사하다는 것을 발견했다. 누웠을 때 두 장비에서 측정된 측정값의 차이는 평균 0.2%에 불과했으며 이는 단지 몇 밀리리터의 공기의 차이를 나타냈다. 

더 격렬한 활동에서는 약간 더 큰 차이가 있었다. 예를 들어 진공 청소기로 청소하는 활동에서 두 장비 간 차이는 평균 3.1%, 또는 40ml가량이었다. 

하지만 연구진은 헥소스킨을 사용할 때 마다 교정해야 한다는 것을 찾아냈다. 헥소스킨을 처음 사용했을 때 도출된 측정도는 두번째 측정도에 신뢰할만한 것으로 입증되지 않았기 때문이다. 

결과에 대해 Mannee 박사는 "이 결과는 폐 기능을 정확하게 측정하기 위해 일상생활을 하는 동안 환자가 스마트 셔츠를 착용할 수 있음을 나타내기 때문에 중요하다"고 설명했다. 

또 참가자들은 스마트 셔츠가 편안하고 평상복 밑에 입을 수 있다고 말했다.

연구진은 이어 COPD 환자들과 함께 스마트 셔츠에 대한 테스트를 반복 할 계획이리고 밝히면서 이 기술이 천식 또는 낭포성 섬유와 같은 다른 호흡기 질환에도 도움이 될 수 있다고 말했다. 

연구진은 "궁극적으로 연구진은 환자의 삶의 질을 향상시키고 싶다"면서 "정상적인 활동을 하는 동안 환자의 증상을 모니터링할 수 있다면 문제를 더 빨리 발견하고 치료할 수 있을 것"을 시사했다. 

연구에 참여하지 않은 벨기에 루벤대병원 Thierry Troosters 교수는 "명칭에서 알 수 있듯이 COPD는 만성 질환으로 일상 생활에 큰 영향을 미친다"면서 "치료는 되지만 완치할 수는 없다"고 설명했다.

이어 "스마트 셔츠 기술은 일상활동을 방해하지 않는 방식으로 정상적인 활동 중에 환자의 호흡기 건강 상태를 모니터링하기 유망하지만 비교적 비싸다"면서 "이는 웨어러블에서 나오는 데이터의 예시면서 스마트폰 인터페이스와 같은 데이터는 읠진이 환자의 상태에 대해 알려주는 데 도움이 될 수 있다"며 "인공지능과 딥러닝 알고리듬을 사용하면 이런 데이터를 처리하는 부담이 최소화 될 것"이라고 밝혔다. 
 

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