Information Systems Review (경영정보학연구)

The Korea Society of Management Information Systems (한국경영정보학회)
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A Study on Dementia Prediction Models and Commercial Utilization Strategies Using Machine Learning Techniques: Based on Sleep and Activity Data from Wearable Devices

머신러닝 기법을 활용한 치매 예측 모델과 상업적 활용 전략: 웨어러블 기기의 수면 및 활동 데이터를 기반으로

  • Youngeun Jo (Sejong Business School, Sejong University) ;
  • Jongpil Yu (Sejong Business School, Sejong University) ;
  • Joongan Kim (Sejong Business School, Sejong University)
  • 조영은 (세종대학교 경영학과) ;
  • 우종필 (세종대학교 경영학과) ;
  • 김중안 (세종대학교 경영학과)
  • Received : 2024.01.02
  • Accepted : 2024.04.01
  • Published : 2024.05.31
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Abstract

This study aimed to propose early diagnosis and management of dementia, which is increasing in aging societies, and suggest commercial utilization strategies by leveraging digital healthcare technologies, particularly lifelog data collected from wearable devices. By introducing new approaches to dementia prevention and management, this study sought to contribute to the field of dementia prediction and prevention. The research utilized 12,184 pieces of lifelog information (sleep and activity data) and dementia diagnosis data collected from 174 individuals aged between 60 and 80, based on medical pathological diagnoses. During the research process, a multidimensional dataset including sleep and activity data was standardized, and various machine learning algorithms were analyzed, with the random forest model showing the highest ROC-AUC score, indicating superior performance. Furthermore, an ablation test was conducted to evaluate the impact of excluding variables related to sleep and activity on the model's predictive power, confirming that regular sleep and activity have a significant influence on dementia prevention. Lastly, by exploring the potential for commercial utilization strategies of the developed model, the study proposed new directions for the commercial spread of dementia prevention systems.

본 연구는 웨어러블 기기에서 수집된 라이프로그 데이터를 활용하여 고령화 사회에서 증가하고 있는 치매를 조기에 진단하여 관리할 수 있는 예측 모델을 개발하고, 이를 기반으로 한 상업적 활용전략을 제안하는 것을 목표로 하였다. 이 연구는 전문의의 병리진단을 기반으로 한 60~80대 174명의 대상자로부터 수집된 12,184개의 라이프로그 정보(수면 및 활동 정보)와 치매 진단 데이터를 활용하였다. 연구 과정에서 수면과 활동 데이터를 포함하는 다차원적인 데이터셋을 표준화 하였고 다양한 머신러닝 알고리즘으로 분석하였으며, 가장 높은 ROC-AUC점수를 보여준 랜덤 포레스트 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 ablation test를 통해 수면과 관련된 변수들과 활동과 관련 변수들의 제외가 모델 예측력에 미치는 영향을 평가하였고, 이러한 변수들이 모델의 예측력에 유의미한 영향력을 가지고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 개발된 모델의 상업적 활용 전략의 가능성을 탐구함으로써, 치매예방 시스템의 상업적 확산을 위한 새로운 방향을 제안하였다.

Keywords

References

  1. 고대선, "기술수용모델(TAM)을 적용한 노인웨어러블 디바이스 이용의도", 한국사회체육학회지, 제10권, 제78호, 2019, pp. 347-360.
  2. 권유미, 김숙진, "고령자를 위한 웨어러블 디바이스 개발 동향 연구", 한복문화학회, 제21권, 제4호, 2018, pp.143-156.
  3. 김미연, "치매노인환자 간병지원을 위한 스마트 돌봄 플랫폼 설계", 멀티미디어학회논문지, 제23권, 제1호, 2020, pp. 111-125.
  4. 김은정, 방성은, 유자은, 이혜수, 김숙연, "경도치매 환자 보조를 위한 웨어러블 디바이스와 서비스 디자인 연구: 사운드 인터랙션 사례를 중심으로", 커뮤니케이션디자인학연구, 제79호, 2022, pp. 154-167.
  5. 김태중, "기술준비도 2.0과 기술수용모델을 적용한 스포츠 웨어러블기기 수용의도 예측", 한국체육학회지, 제57권, 제3호, 2018, pp. 193-204.
  6. 박영남, 강혁, 이근호, "디지털 헬스 의료기기 환경에서 비콘과 GPS를 활용한 실내외 치매환자 위치 파악 기법 제안", 한국정보처리학회 학술대회논문집, 제29권, 제1호, 2022, pp. 145-146.
  7. 박윤진, "신체활동을 통한 평생스포츠가 알츠하이머 형 치매 예방에 미치는 영향에 대한 문헌고찰", 한국사회체육학회지, 제53호, 2013, pp. 847-859.
  8. 박종한, 교효진, 하재창, 박영남, 정철호, "경북 영일군 어느 면지역 노인들에서 치매의 유병율", 신경정신의학, 제30권, 제6호, 1991, pp. 1121-1129.
  9. 박지훈, "수면 시간 짧을수록 치매 유발: 올바른 수면 습관 위한 생활수칙 10가지", 매경럭스맨, 제145호, 2022, pp. 244-245.
  10. 박혜정, "웨어러블 디지털 헬스케어 디바이스와 서비스 사례분석 및 개발 방향: 다양한 사용자 경험 중심으로", 디지털디자인학회연구, 제16권, 제5호, 2014, pp. 409-410.
  11. 손용기, 김지은, 조일연, "웨어러블 컴퓨터 기술 및 개발 동향", 전자통신동향분석, 제23권 제5호, 2008, pp. 79-88.
  12. 오병훈, "노인성 치매의 조기발견과 관리", 대한임상노인의학회지, 제6권, 제3호, 2005, pp. 301-310.
  13. 옥경영, 김미예, "5060세대 소비자의 웨어러블 디바이스 수용 분석: 기술준비도를 통한 시장세분화를 중심으로", 비자정책교육연구, 제18권, 제2호, 2022, pp. 105-122.
  14. 이경환, 김호찬, "수면과 알츠하이머 치매의 관계", 수면.정신생리, 제29권, 제1호, 2022, pp. 1-3.
  15. 이민석, 홍순범, 서광봉, "확장된 기술수용모델(TAM)을 적용한 액티브시니어의 레저스마트기기 사용의도 분석: 여가열의를 중심으로", 한국체육과학회지, 제28권, 제4호, 2019, pp. 183-194.
  16. 이승희, "알츠하이머형 치매 원인과 예방에 관한 문헌연구", 인문사회 21, 제13권 제6호, 2022, pp. 2497-2512.
  17. 전용균, 고보라, 이지영, "운동강도에 따른 중년여성의 수면관련인자와 치매관련인자의 관련성", 한국웰니스학회지, 제13권, 제42호, 2018, pp. 13-22.
  18. 전종훈, 이원석, 이주철, 차홍기, 이승윤, "스마트 웨어러블 기술 및 표준화 동향", 전자통신동향분석, 제31권, 제2호, 2016, pp. 73-83.
  19. 정순둘, 정주희, 김미리, "연령주의와 연령통합이 세대갈등인식에 미치는 영향: 연령집단별 비교를 중심으로", 한국사회복지학, 제68권, 제4호, 2016, pp. 5-24.
  20. 진우강, 이성원, "노인을 위한 웨어러블 헬스 케어 디바이스 개발 동향 연구", 한국디자인문화학회지, 제26권, 제1호, 2020, pp. 246-260.
  21. 한희정, "스마트 헬스케어 의류 구매의도에 대한 성별과 연령대별 영향 요인", 복식문화연구, 제27권, 제6호, 2019, pp. 615-631.
  22. Ahlskog, J. E., Y. E. Geda, N. R. Graff-Radford, and R. C. Petersen, "Physical exercise as a preventive or disease-modifying treatment of dementia and brain aging", Mayo Clinic Proceedings, Vol.86, No.9, 2011, pp. 876-884.
  23. Al-Naami, B., H. Abu Owida, M. Abu Mallouh, F. Al-Naimat, M. Agha, and A. R. Al-Hinnawi, "A new prototype of smart wearable monitoring system solution for alzheimer's patients", Medical devices (Auckland, N.Z.), Vol.14, 2021, pp. 423-433.
  24. Becker, S. A., "A study of web usability for older adults seeking online health resources", ACM Trans. Comput. Hum. Interact., Vol.11, 2004, pp. 387-406.
  25. Benito-Leon, J., E. D. Louis, A. Villarejo-Galende, J. P. Romero, and F. Bermejo-Pareja, "Long sleep duration in elders without dementia increases risk of dementia mortality (NEDICES)", Neurology, Vol.83, No.17, 2014, pp. 1530-1537.
  26. Charness, N. and W. R. Boot, "Aging and information technology use: potential and barriers", Current Directions in Psychological Science, Vol.18, No.5, 2009, pp. 253-258.
  27. Corriveau, R. A., W. J. Koroshetz, J. T. Gladman, S. Jeon, D. Babcock, D. A. Bennett, S. T. Carmichael, S. L. Dickinson, D. W. Dickson, M. Emr, H. Fillit, S. M. Greenberg, M. L. Hutton, D. S. Knopman, J. J. Manly, K. S. Marder, C. S. Moy, C. H. Phelps, P. A. Scott, W. W. Seeley, B. A. Sieber, N. B. Silverberg, M. L. Sutherland, A. Taylor, C. L. Torborg, S. P. Waddy, A. K. Gubitz, and D. M. Holtzman, "Alzheimer's disease-related dementias summit 2016: National research priorities", Neurology, Vol.89, No.23, 2017, pp. 2381-2391.
  28. Dhakal, A., A. Alsadoon, P. W. C. Prasad, A. Maag, A. Elchouemi, W. Maung, and N. Vinh, "11th wearable devices for monitoring dementia sufferers: A review and framework for discussion", 11th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), 2019, pp. 1-7.
  29. Eden, S, P. and A. Mohd, "Examining the adoption of AI based banking chatbots: A task technology fit and network externalities perspective", Asia Pacific Journal of Information Systems, Vol.33, No.3, 2023, pp. 652-676.
  30. Fan, L., W. Xu, Y. Cai, Y. Hu, and C. Wu, "Sleep duration and the risk of dementia: A systematic review and meta-analysis of prospective cohort studies", Journal of the American Medical Directors Association, Vol.20, No.12, 2019, pp. 1480-1487.
  31. Fang, Y. M. and C. C. Chang, "Users' psychological perception and perceived readability of wearable devices for elderly people", Behav. Inf. Technol, Vol.35, 2015, pp. 225-232.
  32. Grand view research, "Wearable Technology Market Size, Share & Trends Analysis Report By Product (Head & Eyewear, Wristwear), By Application (Consumer Electronics, Healthcare), By Region (Asia Pacific, Europe), And Segment Forecasts, 2023-2030", 2023, Available at https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/wearable-technology-market.
  33. Grover, P., A. K. Kar, and G. Davies, "Technology enabled health - insights from twitter analytics with a socio-technical perspective", International Journal of Information Management, Vol.43, 2018, pp. 85-97.
  34. Henry, A., M. Katsoulis, S. Masi, G. Fatemifar, S. Denaxas, D. Acosta, V. Garfield, and C. E. Dale, "The relationship between sleep duration, cognition and dementia: A Mendelian randomization study", International Journal of Epidemiology, Vol.48, No.3, 2019, pp. 849-860.
  35. Kooij, D., A. Lange, P. Jansen, and J. Dikkers, "Older workers' motivation to continue to work", Journal of Managerial Psychology, Vol.23, No.4, 2008, pp. 364-394.
  36. Leng, Y., E. S. Musiek, K. Hu, F. P. Cappuccio, and K. Yaffe, "Association between circadian rhythms and neurodegenerative diseases", The Lancet. Neurology, Vol.18, No.3, 2019, pp. 307-318.
  37. Lim, H. A., P. D. T. Vy, and J. Choi, "Detecting knowledge structures in artificial intelligence and medical healthcare with text mining", Asia Pacific Journal of Information Systems, Vol.29, No.4, 2019, pp.817-837.
  38. Mizuno, T. and Y. Kume "Development of a glasses-like wearable device to measure nasal skin temperature", Springer International Publishing, Vol.21, No.3, 2015, pp. 727-732
  39. Motti, V. G., "Introduction to Wearable Computers. In: Wearable Interaction", Human-Computer Interaction Series Wearable Interaction, 2020, pp. 1-39.
  40. Page, T., "Touchscreen mobile devices and older adults: A usability study", International Journal of Human Factors and Ergonomics, Vol.3, No.1, 2014, pp. 65-85.
  41. Ravi, D., C. Wong, B. Lo, and G. Z. Yang, "A deep learning approach to on-node sensor data analytics for mobile or wearable devices", IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Vol.21, No.1, 2017, pp. 56-64.
  42. Raymond, T., 구성욱, 장원석, 김규범, 김규석, 디지털헬스케어를 위한 웨어러블 기술, 서울: 라임하우스, 2021.
  43. Spagnolli, A., E. Guardigli, V. Orso, A. Varotto, and L, Gamberini, "Measuring user acceptance of wearable symbiotic devices: Validation study across application scenarios", Lecture Notes in Computer Science, Vol.8820, pp. 87-98.
  44. Spira, A. P., A. A. Gamaldo, Y. An, M. N. Wu, E. M. Simonsick, M. Bilgel, Y. Zhou, D. F. Wong, L. Ferrucci, and S. M. Resnick, "Self-reported sleep and β-amyloid deposition in community-dwelling older adults", JAMA Neurology, Vol.70, No.12, pp. 1537-1543.
  45. Wu, M. and J. Luo, "Wearable technology applications in healthcare: A literature review", Online Journal of Nursing Informatics, Vol.23, No.3, 2019.
  46. Wurmser, Y., "Wearables 2019", 2019, Available at https://www.emarketer.com/content/wearables-2019.
  47. Zhou, Z., J. Fu, A. Hong, P. Wang, and Y. Fang, "Association between exercise and the risk of dementia: results from a nationwide longitudinal study in China", BMJ Open, Vol.7, No.12, 2017.