[최종 프로젝트] 디지털 헬스케어 스터디 및 주제 아이디어 1

<2030도 안심 못하는 ‘당뇨’, 디지털 헬스케어로 잡는다>

https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=303940

2030도 안심 못하는 ‘당뇨’, 디지털 헬스케어로 잡는다

 

▶️ 기사 내용 요약

• 당뇨병 환자 수 2030년까지 전세계적으로 5억 5200만명 예상 (2022년 대비 33% 증가)
• 관련 시장 규모도 2021년 6조원에서 2026년 40조원으로 급성장할 것으로 전망
• 특히 2030세대 당뇨 환자가 급증하는 추세로 배달 음식 섭취량은 많아졌으나 운동량은 줄어든 것이 가장 큰 원인인것으로 분석됨
• 당뇨는 완치가 불가능해 예방이 중요한데 헬스케어 분야에서 당뇨를 보다 쉽게 관리할 수 있는 솔루션을 선보임

1. 연속혈당측정기(CGM): 채혈없이 혈당변화 측정하는 작은 동전 크기의 웨어러블 장비
2. 당뇨 관리 플랫폼: CGM을 활용한 혈당관리 + 생활 개선 플랫폼으로 카카오헬스케어에서 개발
3. 4D바이오프린터: 당뇨의 합병중 중 하나인 ‘당뇨발’의 환부를 재생시키는 의료기기
4. 인공췌장: 당뇨의 원인인 췌장(혈당 조절 기관)의 인슐린 분비 기능 이상을 AI를 통해 개인화하여 분 단위로 혈당을 체크해 자동 인슐린 펌프를 통해 인슐린을 넣어주는 장치

▶️ 관련 주제 아이디어

[진짜 제로를 찾아라]

1. 데이터 수집 : 당류 Zero 식품에 대한 정보 수집 (직접 입력해야 할수도…)
2. 주제: 대체당에 따른 Zero 식품 분류 및 평가

• 대체당 종류에 따른 Zero 식품 분류
• 식품에 대한 리뷰 수집 + 감정 분석
• 평점 체계 수립 및 식품별 평점 매기기

한계점

• 데이터 수집이 수작업일 확률 높음
• 단순 분류 이상의 인사이트를 이끌 디벨롭 필요

 

🔷 튜터님 상담 및 피드백

상담 내용

- 식품 별로 혈당 상승 정도를 점수화해 당뇨에 미치는 영향 알아보기

→ 카카오헬스케어 <파스타>에서 혈당 관리 서비스를 하고 있는 상태인데 연속혈당측정기를 부착한 채로 데이터를 전송받아 분석해줌

→ 식품별 혈당 상승 점수 + 당뇨 영향 정도를 점수화 한다면 기계 없이도 당뇨에 미치는 확률을 예측해볼 수 있음

 

⇨ 나아가 진단 데이터와 연결만 가능하다면, 당뇨 가능성 예측까지 가능

 

 

+a 관점

• 점수를 내는 거다 보니까 점수 계산할 때 어떤 방식으로 점수를 계산할지가 궁금 (다양한 방법)
• 이부분이 메인 매커니즘이 될수도 (절대적인 점수는 내지 못할 것, 상대적으로 높냐 낮냐는 할 수 있을듯)
• 수식 (우리의 통챨력으로 가중치 부여해서 직접 만드는 방법)
• 머신러닝으로 학습하려는 방법 (어느 정도의 라벨값이 필요해서 우리가 정하긴 해야 함, 아니면 아예 비지도 학습- 클러스터링 고위험/ 저위험으로 군집화하기, 이상치 탐지를 하면 당뇨에 가까운 식품인지 아닌지 어느정도 점수화 가능할수도) 즉, 라벨이 있는 데이터가 아니므로, 직접 라벨을 붙이거나, 수식을 만들거나, 비지도학습을 하거나 셋중에 하나의 방법을 채택해야 할듯. 
• 식품으로 어떻게 점수화 시킬건지 연결고리만 잘 만들면 괜찮은 주제같음.
• 데이터/주제 괜찮음.

 

평소 혈당 관리와 제로 식품에 관심이 있기도 했고(영원한 다이어터...),

기사를 보다가 생각난 걸 간단히 정리해서 가져갔는데 주제가 생각보다 좋은 평가를 받았다!

튜터님이랑 팀원들이랑 얘기하다 보니 아이디어가 더 자라나는 느낌!

이제 남은건 제일 중요한 실현 가능성 알아보기...

쉽지 않을 것 같은데..그 무엇도 쉬웠던 적은 없었으니 안 되는 것도 되게 해보자.