사상체질 진단툴, 의사결정지원기능 강화
2015년 02월 16일 08시 53분 입력

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▲음성 분석의 세부 표현형 화면


[왓처데일리] 체계화되고 수치화된 안면·음성·체형 측정값을 제공해 한의사의 체질 진단을 돕는 사상체질 진단툴(SCAT2)이 개발됐다. SCAT2는 사상체질 결과만을 보여주는 기존 SCAT의 업그레이드 버전이다.

 

SCAT2는 기기를 통한 안면·음성·체형의 측정값을 기준으로 전체·동일 연령대 대비 어떤 특징을 보이는지 체계화하고 수치화해 한의사에게 제공하게 된다. 즉, SCAT2는 한의사의 체질 판단에 도움을 주는 ‘의사결정지원기능’(CDSS)을 강화한 것이다.

 

※ 의사결정지원기능(CDSS, Clinical Decision Supporting System)이란, 의사나 한의사가 치료와 처방 등의 결정을 할 때 필요한 지식을 제공하고 올바르게 치료할 수 있도록 도와주는 기능을 뜻함

 

한국한의학연구원(KIOM, www.kiom.re.kr, 원장 이혜정, 이하 한의학연) 김종열 박사팀은 사상체질을 과학적으로 분석해주는 기존 체질진단툴(SCAT)에 진단에 필요한 정보를 체계화·수치화된 값으로 제공하는 업그레이드 버전 SCAT2를 개발했다고 밝혔다.

 

※ 체질진단툴(SCAT, Sasang Constitution Analysis Tool)이란, 그동안 태양인과 태음인, 소양인, 소음인 등 한의사의 주관적 판단에 의존했던 사상체질 진단을 안면사진과 체형측정자료, 음성정보, 설문 등의 4가지 방법을 통해 객관적으로 진단할 수 있는 분석툴이다. 한의학연은 2010년에 처음 선보인바 있다.

 

사상의학에 따르면 안면, 음성, 체형, 설문 등을 통해 체질을 진단하게 되는데, 사람은 한 가지 체질 특성만을 갖고 있는 것이 아니라 4가지 체질 특성을 복합적으로 가지고 있는 것으로 알려져 있다.

 

SCAT2는 전문가에 의해 체질이 진단된 전국 약 3,000명의 체질 정보를 바탕으로 분석한다. SCAT2는 기기를 통해 측정한 개인의 안면 생김새, 음성 굵기, 체형 특정 부위 발달 정도가 전체 연령대·동일 연령대에 비해 어느 정도인지 구체적인 수치로 제공한다.

 

안면의 경우 촬영된 사진으로부터 개별 특징점을 자동으로 찾아 체질을 분석하게 된다. 이 측정값을 바탕으로 안면·눈·이마·코 모양과 얼굴·눈·코의 크기에 대해 전체 연령대 데이터와 비교해 보여준다.

 

음성의 경우 녹음된 음성 측정값을 기준으로 맑고 탁한 정도, 가늘고 굵은 정도, 부드럽고 거친 정도를 전체·동일 연령대 대비 어느 정도에 해당하는지 0부터 100 사이의 값으로 비교해 보여준다.

 

또한, 분석 시간도 녹음 후 기존 10초 이내에서 2초 이내로 단축됐으며, 녹음 환경에 의한 측정 변수를 줄여 측정 안정성도 높였다.

 

체형의 경우도 겨드랑이, 허리, 엉덩이 둘레의 측정값을 바탕으로 각각 길고 짧은 정도를 전체 연령대·동일 연령대 대비 어느 정도에 해당하는지 0부터 100 사이의 값으로 비교해 보여준다.

 

예를 들어 SCAT2에서는 진단결과 ‘태음인 50%, 소양인 30%, 소음인 20%’와 함께 안면의 경우 안면 모양은 길쭉하고 각진 직사각형, 눈 모양은 각지고 처진 사슴형, 음성의 탁함은 44·굵기는 21·거칠기는 68, 체형의 경우 허리둘레는 36 등으로 표현된다.

 

SCAT2는 기존 SCAT에 의사결정지원기능이 추가되면서 한의사가 체질을 진단할 때 필요한 안면, 음성, 체형에 대한 세부 정보를 체계화하고 수치화해 제공하는 것이 특징이다.

 

이처럼 SCAT2에 의사결정지원기능이 강화되면서 한의사들이 사상체질을 진단하는데 객관적인 데이터를 활용할 수 있게 돼 국민들의 사상체질진단에 대한 신뢰도를 향상시킬 것으로 기대된다.

 

또한, 안면·음성·체형에 대한 세부 분석까지 가능해지면서 향후 체질별 질병 발생에 대한 상관관계를 밝히는 후속 연구를 통해 개인 맞춤형 질병예방 및 건강관리를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.

 

연구책임자 김종열 박사는 “안면·음성·체형에 대한 세부 분석까지 가능해지면서 향후 체질별 질병 발생에 대한 상관관계를 밝히는 후속 연구가 가능해졌다”라며, “후속 연구를 통해 체질 맞춤형 진단-예측-치료가 가능한 통합서비스 시스템 개발을 앞당길 수 있도록 노력할 것”이라고 밝혔다.

 

한편, 연구팀은 이번 연구결과를 바탕으로 안면 표현형 결정 장치 및 방법(출원번호:10-2014-0048686), 체형 발달 판단 장치 및 방법(출원번호:10-2014-0054214), 음성 분석을 이용한 건강 상태 진단 장치 및 방법(출원번호:10-2014-0054082)에 대해 특허 출원을 마쳤다.