사회불안장애는 다른 사람과의 상호작용에서 자신이 부정적인 평가를 받을 것으로 생각되는 각종 사회적 상황에 대해 불안을 느끼는 질환이다. 최근 사회불안장애를 비롯한 여러 정신질환을 치료하는 방법으로 VR치료가 대두하고 있다.
 
하지만, VR치료 시 실시간으로 변화하는 다양한 불안 양상의 변화와 멀미 발생 정도를 파악하기 어렵기 때문에, 개인맞춤형 VR치료 적용에 한계가 있고 순응도도 떨어지는 한계가 있다. VR멀미가 발생하면 치료의 긍정적인 경험을 방해해 효과가 떨어진다고 알려져 있으나 이를 객관적으로 측정할 도구는 없어 관련 연구개발의 필요성이 제기되고 있었다.
 
연구팀은 사회불안장애환자를 대상으로 VR치료를 시행하면서 실시간으로 심박수와 전기피부반응을 측정했으며, 3가지 머신러닝을 통해 다양한 불안양상과 VR멀미를 평가하고 예측도를 확인했다.
 
연구 결과, 연구팀이 개발한 예측 알고리즘을 통해 사회불안장애환자의 VR치료 시 특정 불안증상(내면화된 수치심 및 반추 사고)과 VR멀미의 악화를 예측할 수 있었다. 이는 향후 VR치료 제공 시, 실시간 증상 변화에 따른 반응형 솔루션을 구성하고 개인맞춤형 VR치료를 제공하는데 적용할 수 있다는 것을 시사한다고 연구팀은 설명했다.
 
조철현 교수는 “기존 설문지 기반 평가에 비해 이번에 개발한 알고리즘은 생체신호 기반으로 실시간 예측이 가능해, 개인맞춤형 VR치료 개발에 활용할 수 있으며 치료결과를 향상에도 도움이 될 것”이라고 강조했다.
 
이번 연구 결과는 국제학술지 ‘JMIR Serious Games’ 최신호에 게재됐다.