심전도 분석을 통해 우울감을 감지하고, 우울감 감소를 위한 도움을 주는 서비스입니다.
건강보험심사평가원이 발표한 최근 5년(2017년~2021년) 간 우울증 통계 분석 결과를 보면, 우울증 환자수가 2017년 69만 1,164명 대비 2021년에 93만 3,481명으로 35.1%(연평균 7.8%) 증가했습니다. 우울감을 겪는 사람들이 점점 많아지고 있지만, 본인이 언제 무슨 이유 때문에 우울한 건지, 그리고 현재 우울한 상태인지조차 잘 모르는 사람들이 많습니다.
따라서 심전도 분석을 통해 우울감을 감지하고, 우울감을 느끼는 요일과 시간 통계를 통해 우울감을 느끼는 요인을 알 수 있게 돕고, 일기 작성과 신체적 활동 장려를 통해 우울감을 줄이는 것을 도와 더 건강한 삶을 살 수 있도록 하는 서비스를 개발했습니다.
지난 한 주동안 우울감을 느낀 빈도수를 요일별로 표시합니다. 옵션을 1주에서 1일로 변경하면, 어제 기상 시간부터 취침 시간까지 우울감을 느낀 시간대를 표시해줍니다.
comfort-dashboard.mov
신체적 활동을 했는지 여부를 체크합니다. 신체 활동을 했다고 체크하면, 우측 캘린더에 운동을 했다는 표시가 추가됩니다.
comfort-checklist.mov
일기 버튼을 눌러서 기분 일기를 작성할 수 있습니다. 작성한 일기도 우측 캘린더에서 확인이 가능합니다.
comfort-diary.mov
캘린더에서는 일별 신체적 활동과 일기 작성 여부를 확인할 수 있고, 작성한 일기는 다시 확인이 가능합니다.
comfort-calendar.mov
두 논문을 통해 우울감과 PVC(Premature Ventricular Contraction)의 상당한 증가가 관련있다고 판단했습니다.
- 📄 THE EFFECT OF DEPRESSION ON PREMATURE VENTRICULAR CONTRACTIONS (PVCS) IN CORONARY HEART DISEASE (CHD) PATIENTS UNDERGOING PERCUTANEOUS CORONARY INTERVENTION (2012)
- 📄 Relationship between premature ventricular complexes and depressive symptoms in non-ST-elevation acute coronary syndrome (2013)
그리고 아래 논문을 이용하여 LSTM AutoEncoder를 이용해 우울감을 감지하는 모델을 학습시켰습니다.
데이터셋은 ECG5000을 사용하고, 모델은 LSTM AutoEncoder를 사용하여 우울감 감지 모델을 학습시킵니다. 모델은 PVC를 예측하며, loss가 12 이상이면 PVC라고 판단합니다.
학습한 모델에 S-Patch로 수집한 ECG 데이터를 입력하여 시간당 PVC 빈도수를 세고, 시간 당 PVC가 10번 이상 발생하면 해당 시간은 우울했다고 표시합니다. (comfort-ml/sample_recorded.txt는 sample ECG data입니다)
$ cd comfort-fe
$ yarn
$ yarn start # http://localhost:3000
프론트엔드 개발만 했기에, 추후에 백엔드 개발을 할 예정입니다.