김기범 교수 연구실
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·2025
Predicting Efficacy of Virtual Reality-Based Stabilization for Individuals With Posttraumatic Stress Symptoms: A Machine Learning Approach
Yongmin Shin, Euijin Kim, Kibum Kim, Ji Sun Kim, Sungkean Kim, Bin‐Na Kim
IF 1.8 (2025) Psychiatry Investigation
초록

목적: 호흡기 감염성 질환의 전 세계적 영향은 상당한 정신건강 문제를 야기하였으며, 향후 팬데믹에 대비하기 위한 선제적 심리중재의 필요성을 부각하였다. 이에 대응하여 가상현실 기반 안정화(virtual reality-based stabilization, VRS)가 외상후 스트레스 증상(posttraumatic stress symptoms, PTSS)과 관련 동반질환을 완화하기 위해 개발되었다. 방법: 본 연구는 COVID-19 치료 병동의 코로나바이러스감염증-19(coronavirus disease-2019, COVID-19) 생존자 및 의료진 43명을 대상으로 VRS의 효과를 평가하고 예측하였다. 5회에 걸쳐 시행된 VRS의 효과는 중재 전후 심리 평가를 통해 PTSS, 우울, 불안, COVID 관련 공포, 외상후 성장, 삶의 질을 측정하여 확인하였다. 또한, 머신러닝 모델을 사용하여 중재 전 심리 평가와 심박변이도(heart rate variability) 검사 결과를 바탕으로 PTSS 및 우울에 대한 중재의 영향을 예측하였다. 결과: 중재 후 결과는 모든 심리적 결과에서 유의한 개선을 보였다. 머신러닝 기반 모델은 PTSS와 우울의 변화에 대해 양호한 예측 정확도를 나타내었다(R2=0.414-0.723). 특히 중재 전 PTSS 및 관련 동반질환 점수가 더 높고, 심박변이도가 더 높으며, 연령이 더 젊은 개인에서 더 두드러진 개선이 관찰되었다. 결론: 본 연구 결과는 VRS가 PTSS 및 관련 상태를 다루는 데 효과적임을 시사하며, 임상 및 인구통계학적 데이터를 예측 모델에 통합함으로써 보다 개인화된 중재 전략을 가능하게 할 수 있다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Posttraumatic stressIntervention (counseling)Virtual patientStress (linguistics)Virtual realityPredictive modelling
타입
article
IF / 인용수
1.8 / 0
게재 연도
2025

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