알코올 중독의 디지털 표현형·다중신호 기반 모니터링과 개인맞춤 중재 기술 연구

Digital phenotyping and personalized intervention for alcohol use disorder using multimodal signals and neurostimulation

연구 내용

디지털 표현형 지표를 발굴하고 다차원 생체신호를 결합하여 알코올 중독의 모니터링과 개인맞춤 중재를 수행하는 연구

알코올 중독의 위험과 치료 반응을 다루기 위해 디지털 표현형 기반 모니터링 지표를 구성하고, 행동 수정 과제를 연계합니다. 또한 뇌 구조·기능 이미징 인프라를 활용해 뇌 데이터베이스를 구축하고, 경두개 광자극-미주신경자극 융합 방식으로 중재 가능성을 평가하는 연구를 수행합니다. 다중신호 기반 분류에서는 EEG의 sensor- 및 source-level 특성과 신경인지 변수의 결합을 통해 인터넷 게임 장애와 알코올 사용장애의 차이를 ML로 구분하고, 핵심 연결·특징을 해석합니다. 이를 통해 개인별 맞춤형 중재 설계에 필요한 근거를 축적합니다.

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7건

연구 흐름

먼저 알코올 중독의 모니터링을 위해 인지·정서 지표를 발굴하고, AI 기반 디지털 표현형 프레임으로 조기 중재 시스템을 설계했습니다. 동시에 고경사 확산 자기공명영상 등 뇌 구조·기능 데이터의 품질을 확보하여 뇌 데이터베이스 기반 분석 기반을 정비했습니다. 이후에는 경두개 광자극과 미주신경자극을 결합한 중재 기술을 개인맞춤 치료 관점에서 검토하고, 다중신호 학습으로 개인 차이를 설명하는 분류 모델을 병행했습니다. 최근에는 sensor- 및 source-level EEG와 신경인지 변수를 통합해 장애군 간 특징을 도출하는 방향으로 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

알코올 중독 조기중재 의사결정 로직
인지정서 디지털 표현형 지표 세트
행동 수정 과제 기반 개입 프로토콜
다중신호 ML 분류 모델
뇌 커넥톰 기반 개인차 해석
경두개 광자극-미주신경자극 중재 설계
치료 추적용 평가 파이프라인
데이터베이스 기반 재현가능 분석
개인맞춤 치료 타깃 선정 규칙
스마트 모니터링 플랫폼 구현