03배경 기술Background
3.1 정신과 진단의 근본적 한계3.1 Fundamental Limitations of Psychiatric Diagnosis
현재 표준적 정신과 진단은 다음 두 가지 근본적 한계를 가진다:
Current standard psychiatric diagnosis is fundamentally limited in two ways:
- 주관적 자기보고 의존성: PHQ-9, GAD-7, ADHD-RS 등의 척도는 모두 환자 자기보고에 의존한다. 사회적 기대 편향, 알렉시티미아, 가면 증상 등이 진단을 왜곡한다.Reliance on subjective self-report: instruments such as the PHQ-9, GAD-7, and ADHD-RS all rely on patient self-report. Social desirability bias, alexithymia, masked symptoms, and similar factors distort diagnosis.
- 단일 데이터 소스: 객관적 바이오마커(qEEG, HRV, ERP)는 별도 평가에 그치고, 자기보고와 통합되지 않는다. 다중 정보를 임상가 직관에 의존해 합산하는 비표준화 과정.Single-source data: objective biomarkers (qEEG, HRV, ERP) typically stop at standalone evaluation and are not integrated with self-report; multi-source data is fused only via clinician intuition in a non-standardized fashion.
결과적으로 임상에서 ADHD, 우울증, 불안장애 등의 진단 일치도(inter-rater reliability)는 κ = 0.40-0.60 수준에 머물고 있으며 (Lieblich et al. 2015), 이는 의학의 다른 분야에 비해 현저히 낮다.
Consequently, inter-rater reliability for clinical diagnoses of ADHD, depression, anxiety disorders, and similar conditions remains at κ = 0.40–0.60 (Lieblich et al. 2015), which is markedly lower than in other fields of medicine.
3.2 디지털 표현형 (Digital Phenotyping)의 등장3.2 The Emergence of Digital Phenotyping
2016년 Thomas Insel(전 NIMH 소장)이 "digital phenotyping" 개념을 제안한 이후, 스마트폰의 수동 센서(passive sensors)와 능동 데이터(active data: 타이핑·음성)가 정신건강 상태의 객관적 지표로 활용 가능함이 입증되었다 (Insel 2017; Torous et al. 2018). 그러나 기존 디지털 표현형 연구는 단일 또는 2-3개 소스만 통합했고, 본격적 다중 소스 융합과 DSM-5-TR 진단 산출은 부재했다.
Since Thomas Insel (former NIMH director) proposed the concept of "digital phenotyping" in 2016, smartphone-passive sensors and active data (typing, voice) have been shown to serve as objective indicators of mental-health states (Insel 2017; Torous et al. 2018). However, prior digital-phenotyping research has integrated at most two or three sources, leaving full multi-source fusion and DSM-5-TR diagnostic output unaddressed.
3.3 베이지안 임상 의사결정 지원의 한계3.3 Limits of Bayesian Clinical Decision Support
베이지안 추론은 의학 진단에서 1959년 Ledley & Lusted 이후 잘 알려진 도구이지만, 정신과에 적용된 사례는 다음 한계를 가진다:
Bayesian inference has been a well-known tool in medical diagnosis since Ledley & Lusted (1959), but its applications in psychiatry have been limited as follows:
- 이질적 모달리티 융합 부재: 설문(이산), qEEG(연속·시계열), 음성(연속·동적)을 동시에 통합하는 베이지안 모델 부재.No fusion of heterogeneous modalities: no Bayesian model has integrated survey (discrete), qEEG (continuous time series), and voice (continuous dynamic) simultaneously.
- 단계적 신뢰도 추적 부재: 데이터가 추가되어도 신뢰도 변화 추적이 없다.No stepwise confidence tracking: no system tracks how confidence changes as data is added.
- DSM-5-TR 18 진단 동시 산출 부재: 단일 진단(예: 우울증 vs 정상)에 그치고 다중 진단을 동시에 평가하지 못한다.No simultaneous output of all 18 DSM-5-TR diagnoses: existing systems stop at a single diagnosis (e.g., depression vs. normal) and cannot evaluate multiple diagnoses simultaneously.
- 임상 워크플로우 통합 부재: 알고리즘 결과가 임상가의 다음 결정(추가 검사 권유, 치료 계획)으로 연결되지 못한다.No integration into clinical workflow: algorithmic outputs do not feed into the clinician's next decision (recommending further tests, treatment planning).
06상세 설명Detailed Description
6.1 8 데이터 소스의 정의6.1 Definition of the Eight Data Sources
| Source |
데이터 유형Data Type |
측정 방법Measurement Method |
주요 특징Key Features |
| S1: Survey | 이산 (90 항목)discrete (90 items) | 자기보고 0-4 Likertself-report Likert 0–4 | PHQ-9, GAD-7, ASRS, PCL-5 통합integration of PHQ-9, GAD-7, ASRS, PCL-5 |
| S2: Typing | 시계열time series | 키스트로크 타임스탬프keystroke timestamps | 속도, 일관성, 오류율, 정정 빈도speed, consistency, error rate, correction frequency |
| S3: Phone Passive | 시계열time series | 스마트폰 센서smartphone sensors | 가속도계, GPS, screen-on, 통화 패턴accelerometer, GPS, screen-on time, call patterns |
| S4: qEEG | 19채 EEG19-channel EEG | EC 5min + EO 5mineyes-closed 5 min + eyes-open 5 min | TBR, FAA, PAP, COH, PAFTBR, FAA, PAP, COH, PAF |
| S5: HRV | 심박 시계열heart-rate time series | 5분 안정 상태5-min resting state | RMSSD, SDNN, LF/HF, pNN50 |
| S6: Face | 비디오 30fpsvideo 30 fps | 얼굴 동작 단위facial action units | 17 핵심 AU 강도 (FACS)17 core AU intensities (FACS) |
| S7: Voice | 오디오 44.1kHzaudio 44.1 kHz | 자유 발화 3분3 minutes of free speech | F0, jitter, shimmer, energy, prosody |
| S8: ERP | 사건관련전위event-related potentials | 청각/시각 oddballauditory/visual oddball | P300, N200, MMN, ERN |
6.2 18 DSM-5-TR 진단 클래스6.2 The 18 DSM-5-TR Diagnostic Classes
출력 D = {d_1, d_2, ..., d_18}, 각 d_i는 다음 18개 진단 중 하나:
The output is D = {d_1, d_2, ..., d_18}, where each d_i is one of the following eighteen diagnoses:
- d1: ADHD — Inattentive
- d2: ADHD — Hyperactive/Impulsive
- d3: ADHD — Combined
- d4: Major Depressive Disorder
- d5: Persistent Depressive Disorder
- d6: Generalized Anxiety Disorder
- d7: Panic Disorder
- d8: Social Anxiety Disorder
- d9: PTSD
- d10: OCD
- d11: Bipolar I
- d12: Bipolar II
- d13: Cyclothymic Disorder
- d14: Insomnia Disorder
- d15: Substance Use Disorder
- d16: Autism Spectrum Disorder
- d17: 학습 장애Specific Learning Disorder
- d18: 진단 미해당 (정상)No Diagnosis (Normal)
6.3 베이지안 다중 모듈 융합 (Bayesian Multi-Module Fusion)6.3 Bayesian Multi-Module Fusion
각 모듈 m이 진단 d_i에 대해 산출하는 우도 L_m(d_i | data_m)를 결합한다:The likelihood L_m(d_i | data_m) produced by each module m for diagnosis d_i is combined as follows:
수식 1: 베이지안 사후 확률Equation 1: Bayesian Posterior Probability
P(d_i | D_1, D_2, ..., D_k) ∝ P(d_i) · ∏_{m=1}^{k} L_m(d_i | data_m)^(w_m)
where:
P(d_i) = prior probability for diagnosis d_i
(from epidemiology or population base rates)
L_m(...) = likelihood from module m (m ∈ {1..8})
w_m = module reliability weight (validated on Boston Neuromind dataset)
k = number of available modules (varies by Tier)
normalize: P(d_i | data) = numerator / Σ_j numerator_j for i = 1..18
6.4 4-Tier Progressive 신뢰도 산출6.4 4-Tier Progressive Confidence
| Tier |
활성 모듈Active Modules |
신뢰도 범위Confidence Band |
수집 시간Collection Time |
활용Use Case |
| Tier 1 — Remote | S1 + S2 + S3 | 60–75% | 15-30분15–30 min | 원격 스크리닝remote screening |
| Tier 2 — Clinical | + S4 (qEEG) | 75–88% | + 15분+ 15 min | 임상 확정, 보험clinical confirmation, insurance |
| Tier 3 — Comprehensive | + S5, S6, S7 | 88–95% | + 20분+ 20 min | 치료 계획, 추적treatment planning, follow-up |
| Tier 4 — Research | + S8 + longitudinal | 95–98% | + 30분 + 종단+ 30 min + longitudinal | FDA 510(k), 출판FDA 510(k), publication |
6.5 신뢰도 단조 증가 보증6.5 Monotonic Confidence Guarantee
알고리즘은 다음을 수학적으로 보증한다:The algorithm mathematically guarantees the following:
수식 2: 단조 증가 정리Equation 2: Monotonicity Theorem
H(D | Tier_n+1) ≤ H(D | Tier_n)
where:
H(D | Tier_n) = Shannon entropy of diagnostic distribution at Tier n
즉, Tier가 상승할 때 진단 분포의 불확실성(엔트로피)은 결코 증가하지 않는다.
This means uncertainty (entropy) of the diagnostic distribution
never increases as Tier rises.
Confidence(Tier_n) = 1 - H(D|Tier_n) / H_max, where H_max = log_2(18)
이 단조성 보증이 본 발명의 핵심이다 — 임상가에게 "데이터를 더 수집할수록 진단 신뢰도가 결코 떨어지지 않는다"는 수학적 보장을 제공한다.This monotonicity guarantee is at the core of the invention: it provides clinicians the mathematical assurance that "diagnostic confidence will never decrease as more data is collected."
6.6 Tier 업그레이드 추천기 (TUR)6.6 Tier Upgrade Recommender (TUR)
현재 Tier에서 다음 Tier로 업그레이드 시 예상 신뢰도 상승을 사전 산출한다:The TUR pre-computes the expected confidence gain from upgrading the current Tier to the next:
ProjectedGain(Tier_n → Tier_n+1) =
E[Confidence(Tier_n+1)] - Confidence(Tier_n)
→ "Adding qEEG (Tier 2) is projected to raise confidence
from 68% to 81% (+13pp). Recommended."
6.7 임상 워크플로우 통합6.7 Clinical Workflow Integration
- 환자 등록 → Tier 1 데이터 수집 (설문, 타이핑, 폰)Patient enrollment → Tier 1 data collection (survey, typing, phone)
- BMF 엔진 실행 → 18 진단별 사후 확률 산출 → Top 3 진단 + 신뢰도Run BMF engine → compute posterior probabilities for the 18 diagnoses → return top 3 with confidence
- TUR 권고 → "qEEG 추가 시 신뢰도 +X% 상승" 표시TUR recommendation → display "adding qEEG raises confidence by +X %"
- 임상가 결정 → Tier 2/3/4로 업그레이드 또는 현 Tier에서 진단 확정Clinician decision → upgrade to Tier 2/3/4 or finalize diagnosis at the current Tier
- 최종 보고서 → 진단 + 신뢰도 + 데이터 소스별 기여도(transparency)Final report → diagnosis + confidence + per-source contribution (transparency)
08청구항Claims
청구항 1 (독립항)Claim 1 (Independent)
환자에 대한 DSM-5-TR 정신과 진단을 다중 데이터 소스로부터 산출하는, 컴퓨터 구현 방법으로서:
(a) 환자로부터 복수의 이질적 데이터 소스 — 자기보고 설문, 타이핑 행동 데이터, 스마트폰 수동 센서 데이터, 19채널 정량뇌파(qEEG), 심박변이도(HRV), 얼굴 동작 단위(FAU), 음성 운율 및 사건관련전위(ERP) 중 적어도 4개 — 를 수신하는 단계;
(b) 각 데이터 소스에 대해 별개의 모듈을 적용하여, 18개 DSM-5-TR 진단 클래스 각각에 대한 우도(likelihood)를 산출하는 단계;
(c) 각 모듈로부터 산출된 우도를 베이지안 다중 모듈 융합 엔진에 입력하여, 사전 확률과 모듈별 신뢰도 가중치에 기반한 사후 확률을 18개 진단 클래스 각각에 대해 산출하는 단계;
(d) 산출된 18개 사후 확률 분포의 섀넌 엔트로피로부터 진단 신뢰도를 산출하되, 해당 신뢰도는 활성화된 데이터 소스의 수에 대한 함수로서 4단계의 계층적 신뢰도 범위 — Tier 1: 60% 이상 75% 이하, Tier 2: 75% 이상 88% 이하, Tier 3: 88% 이상 95% 이하, Tier 4: 95% 이상 98% 이하 — 중 하나에 속하는 단계;
(e) 추가 데이터 소스 통합 시 예상되는 신뢰도 상승값을 사전 산출하고, 임상가에게 다음 Tier로의 업그레이드 권고를 출력하는 단계; 및
(f) 가장 높은 사후 확률을 가지는 진단 및 그 신뢰도를 출력하는 단계;
를 포함하는 방법.
A computer-implemented method for producing a DSM-5-TR psychiatric diagnosis for a patient from multiple data sources, the method comprising:
(a) receiving from the patient at least four of a plurality of heterogeneous data sources comprising self-report survey, typing-behavior data, smartphone-passive sensor data, 19-channel quantitative EEG (qEEG), heart-rate variability (HRV), Facial Action Units (FAU), vocal prosody, and event-related potentials (ERP);
(b) applying a distinct module to each data source to compute likelihoods for each of eighteen DSM-5-TR diagnostic classes;
(c) inputting the likelihoods computed by each module into a Bayesian Multi-Module Fusion engine, the engine computing posterior probabilities for each of the eighteen diagnostic classes based on prior probabilities and module-specific reliability weights;
(d) computing diagnostic confidence from the Shannon entropy of the resulting eighteen-class posterior distribution, said confidence falling within one of four hierarchical confidence bands as a function of the number of active data sources — Tier 1: 60 % to 75 %; Tier 2: 75 % to 88 %; Tier 3: 88 % to 95 %; Tier 4: 95 % to 98 %;
(e) pre-computing the projected confidence gain from incorporating an additional data source, and outputting to a clinician a recommendation to upgrade to the next Tier; and
(f) outputting the diagnosis with the highest posterior probability together with its confidence value.
청구항 2 (종속항)Claim 2 (Dependent)
청구항 1에 있어서, 단계 (c)의 사후 확률은 다음 식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 방법: P(d_i | data) ∝ P(d_i) · ∏_{m=1}^{k} L_m(d_i | data_m)^(w_m), 여기서 P(d_i)는 진단 d_i의 사전 확률, L_m은 모듈 m의 우도, w_m은 모듈 m의 신뢰도 가중치, k는 활성 모듈 수임. 또한 18개 진단 클래스에 대해 정규화된다.
The method of Claim 1, wherein the posterior probability of step (c) is computed by P(d_i | data) ∝ P(d_i) · ∏_{m=1}^{k} L_m(d_i | data_m)^(w_m), where P(d_i) is the prior probability of diagnosis d_i, L_m is the likelihood from module m, w_m is the reliability weight of module m, and k is the number of active modules; the result is normalized over the eighteen diagnostic classes.
청구항 3 (종속항)Claim 3 (Dependent)
청구항 1에 있어서, 단계 (d)의 진단 신뢰도는 데이터 소스가 추가될 때 단조 비증가성(monotonic non-increase)을 만족하는 사후 분포의 섀넌 엔트로피 H(D)에 기반하며, 즉 H(D | Tier_n+1) ≤ H(D | Tier_n) 의 수학적 보장을 따르는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of Claim 1, wherein the diagnostic confidence of step (d) is based on the Shannon entropy H(D) of the posterior distribution that satisfies a monotonic-non-increase property as data sources are added, namely the mathematical guarantee H(D | Tier_n+1) ≤ H(D | Tier_n).
청구항 4 (종속항)Claim 4 (Dependent)
청구항 1에 있어서, 단계 (a)의 18개 DSM-5-TR 진단 클래스는 ADHD 부주의형, ADHD 과잉행동/충동형, ADHD 복합형, 주요우울장애, 지속성우울장애, 범불안장애, 공황장애, 사회불안장애, 외상후스트레스장애, 강박장애, 양극성I장애, 양극성II장애, 순환성장애, 불면장애, 물질사용장애, 자폐스펙트럼장애, 특정학습장애 및 진단 미해당을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of Claim 1, wherein the eighteen DSM-5-TR diagnostic classes of step (a) comprise ADHD-Inattentive, ADHD-Hyperactive/Impulsive, ADHD-Combined, Major Depressive Disorder, Persistent Depressive Disorder, Generalized Anxiety Disorder, Panic Disorder, Social Anxiety Disorder, Posttraumatic Stress Disorder, Obsessive-Compulsive Disorder, Bipolar I Disorder, Bipolar II Disorder, Cyclothymic Disorder, Insomnia Disorder, Substance Use Disorder, Autism Spectrum Disorder, Specific Learning Disorder, and No-Diagnosis.
청구항 5 (종속항)Claim 5 (Dependent)
청구항 1에 있어서, Tier 1은 자기보고 설문, 타이핑 데이터, 스마트폰 수동 데이터를 포함하고; Tier 2는 추가로 19채널 qEEG를 포함하고; Tier 3은 추가로 HRV, 얼굴 동작 단위 및 음성 운율을 포함하고; Tier 4는 추가로 사건관련전위(ERP) 및 종단적 측정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of Claim 1, wherein Tier 1 comprises self-report survey, typing data, and smartphone-passive data; Tier 2 additionally comprises 19-channel qEEG; Tier 3 additionally comprises HRV, Facial Action Units, and vocal prosody; and Tier 4 additionally comprises event-related potentials (ERP) and longitudinal measurements.
청구항 6 (종속항)Claim 6 (Dependent)
청구항 1에 있어서, 단계 (e)의 Tier 업그레이드 권고는 ProjectedGain(Tier_n → Tier_n+1) = E[Confidence(Tier_n+1)] − Confidence(Tier_n)의 정량적 신뢰도 상승값을 산출하고, 해당 상승값이 미리 정해진 임계치(예: 5 백분율 포인트)를 초과하는 경우에만 임상가에게 권고를 출력하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of Claim 1, wherein the Tier-upgrade recommendation of step (e) computes the quantitative confidence gain ProjectedGain(Tier_n → Tier_n+1) = E[Confidence(Tier_n+1)] − Confidence(Tier_n), and outputs a recommendation to the clinician only when said gain exceeds a predefined threshold (for example, five percentage points).
청구항 7 (종속항)Claim 7 (Dependent)
청구항 1에 있어서, 단계 (f)의 출력은 단일 진단뿐만 아니라, 사후 확률 임계치(예: 30%)를 초과하는 모든 진단을 공존(comorbid) 진단 후보로 함께 출력하고, 각 진단별로 어떤 데이터 소스가 어느 정도 기여했는지의 데이터 소스별 기여도(transparency report)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of Claim 1, wherein the output of step (f) includes not only a single diagnosis but also any diagnosis exceeding a posterior-probability threshold (for example, 30 %) as a candidate comorbid diagnosis, and includes a per-source contribution report (transparency report) indicating how much each data source contributed to each diagnosis.
청구항 8 (종속항)Claim 8 (Dependent)
청구항 1에 있어서, 단계 (b)의 모듈별 우도 산출은 사전 학습된 머신러닝 모델, 정상 모집단 대비 Z-점수, 또는 임상 검증된 룰 기반 매핑 중 하나 또는 그 이상의 조합으로 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of Claim 1, wherein the per-module likelihood computation of step (b) is performed by one or a combination of pre-trained machine-learning models, Z-scoring against a normative population, and clinically validated rule-based mappings.
청구항 9 (독립항 — 시스템)Claim 9 (Independent — System)
청구항 1 내지 8 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한, 적어도 하나의 프로세서, 8개 이질적 데이터 소스를 수신하는 다중 모달 입력 인터페이스, 및 상기 프로세서에 의해 실행되는 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하는 4-Tier Progressive 다중 소스 진단 시스템.
A 4-Tier Progressive multi-source diagnostic system for performing the method of any one of Claims 1 through 8, the system comprising at least one processor, a multi-modal input interface for receiving the eight heterogeneous data sources, and a non-transitory computer-readable storage medium storing instructions executable by the processor.
청구항 10 (독립항 — 매체)Claim 10 (Independent — Medium)
컴퓨터에 의해 실행될 때 청구항 1 내지 8 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
A non-transitory computer-readable storage medium storing instructions which, when executed by a computer, cause the computer to perform the method of any one of Claims 1 through 8.
11관련 논문References
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Key papers and resources providing the theoretical and clinical basis for this invention. Click links to access external sources.
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