Network-based characterization of symptom structure and determinants of subjective well-being
연구 내용
조현병에서 주관적 안녕과 증상군의 상호연결을 기계학습·네트워크·구조방정식으로 분석하여 임상에서 관리 가능한 인자를 도출하는 연구
조현병 환자에서 주관적 안녕(subjective well-being)과 정신병리 증상이 어떤 경로로 연결되는지 데이터 기반으로 해석합니다. 신경이론 측정 도구를 활용해 주관적 안녕의 수준을 정의하고, random forest 등 기계학습과 네트워크 분석으로 baseline에서 중요한 증상군을 정렬합니다. 또한 구조방정식모형으로 우울의 매개 효과 등 간접 경로를 구체화하여, 단순 증상 총점보다 기능적 결과로 연결되는 요인을 탐색합니다. 더 나아가 manifold learning과 네트워크 분석을 적용해 조현병과 양극성 I장애의 정신병적 증상 동시발현 패턴 차이를 비교함으로써 증상 프로파일 기반 접근을 강화합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
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관련 프로젝트
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연구 흐름
주관적 안녕의 결정요인을 규명하는 연구로 시작하여 기계학습, 네트워크 분석, 구조방정식을 결합해 OCS·우울·인지 기능 등 증상 간 관계를 경로 수준에서 해석하였습니다. 이후 2025년에는 증상 출현 패턴을 manifold learning과 네트워크로 재구성하여 조현병과 양극성 I장애에서 핵심 증상이 달라지는 양상을 비교하였습니다. 이 과정에서 clozapine 사용과 연동된 음성 증상 중심성과 같은 임상 맥락을 함께 고려하는 방향으로 확장되었습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Modeling the Determinants of Subjective Well-Being in Schizophrenia
Revealing differential psychotic symptoms in schizophrenia and bipolar I disorder by manifold learning and network analyses