다중 모달 건강 평가를 위한 AI 기반 원격 광혈류측정법(rPPG) 얼굴 스캔의 개발 및 다기관 검증
2026년 4월 15일 업데이트: Yohanes Firmansyah, dr, MH, MM, Tarumanagara University
도시 인구에서 임상, 실험실 및 심리학적 매개변수와의 일치성을 바탕으로 다중 모드 건강 평가를 위한 AI 기반 원격 광용적맥파(rPPG) 얼굴 스캔의 개발 및 다기관 검증
이 관찰 연구의 목표는 자카르타와 같은 도시 지역에 거주하는 성인들의 건강 상태를 확인하기 위해 인공 지능(AI)을 이용한 비접촉식 얼굴 스캔이 사용될 수 있는지 알아보는 것입니다. 얼굴 스캔은 카메라를 사용하여 얼굴의 혈류 작은 변화를 측정하는 원격 광용적맥파(rPPG)라는 방법을 사용합니다.
이 연구가 답하고자 하는 주요 질문은 다음과 같습니다:
- 얼굴 스캔 결과가 심박수, 호흡수, 혈압, 산소 농도와 같은 표준 의학 측정치에 얼마나 가까운가?
- 얼굴 스캔이 혈당, 지질 프로필, HbA1c, 헤모글로빈 수치와 같은 다른 건강 지표를 추정할 수 있는가?
- 얼굴 스캔 결과와 스트레스, 불안, 우울증과 같은 정신 건강 사이에 관계가 있는가?
참가자는 몇 가지 간단하고 대부분 비침습적인 절차에 참여하게 됩니다:
- 정신 건강과 일상 습관에 관한 설문지에 답하기
- 혈압, 심박수, 신체 측정과 같은 기본 건강 검진 받기
- 실험실 검사를 위한 혈액 샘플 제공하기
- 약 1~3분 동안 카메라를 이용한 얼굴 스캔 완료하기
연구자들은 얼굴 스캔 결과를 표준 임상 및 실험실 검사 결과와 비교하여 이 기술이 얼마나 잘 작동하는지 확인할 것입니다.
이 연구는 건강 위험 조기 발견에 사용될 수 있는 간단하고 접근 가능한 선별 도구 개발에 도움이 될 수 있습니다. 또한 지역사회 및 임상 환경에서 디지털 건강과 원격 의료 사용을 지원할 수 있습니다.
연구 개요
상태
아직 모집하지 않음
상세 설명
원격 광혈류측정법(rPPG)은 표준 카메라를 사용하여 얼굴 영상에서 생리학적 신호를 추출할 수 있는 신흥 비접촉 광학 기술입니다. 이 접근법은 확장성, 비용 효율성 및 원격 건강 검진 수행 능력으로 인해 원격의료 분야에서 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 인공지능(AI)의 최근 발전은 rPPG의 잠재력을 기본적인 생체 신호 모니터링을 넘어 심혈관 대사 생체표지자 및 건강 위험 지수의 추정까지 더욱 확장시켰습니다. 그러나 표준화된 임상 측정, 실험실 생체표지자 및 심리학적 매개변수에 대한 rPPG 기반 시스템의 포괄적인 검증은 인도네시아와 같은 저소득 및 중간 소득 환경에서 특히 제한적입니다. 자카르타와 같은 도시 인구의 심혈관 대사 질환 부담이 높다는 점을 고려할 때, AI 기반 얼굴 스캔 기술의 정확성과 실현 가능성을 평가하는 것은 조기 발견 및 디지털 건강 통합을 지원하는 데 필수적입니다.
구체적 목표
- rPPG에서 파생된 생체 신호(심박수, 호흡수, 혈압, 산소포화도)와 훈련된 인력 및 검증된 의료 기기로부터 획득한 표준화된 신체 검사의 해당 측정값 간의 일치성을 평가합니다.
- rPPG 기반 추정치와 헤모글로빈, 혈당, 당화혈색소, LDL, HDL, 중성지방 및 총 콜레스테롤의 실험실 값 간의 일치 정도를 확인합니다.
- rPPG에서 파생된 생리학적 매개변수와 DASS 21 설문지로 측정한 우울증, 불안 및 스트레스 수준 간의 연관성을 분석합니다.
- rPPG 출력에서 평균 동맥압(MAP), ASCVD 위험 점수 및 심장 연령을 계산하고 이러한 지수를 표준 임상 및 실험실 데이터에서 파생된 지수와 비교합니다.
- 잠재적 선별 매개변수로서 신장 기능, 간 기능, 근육량, 내장 지방, 체중, 신장, 체질량지수 및 피하지방을 추정하기 위해 rPPG 영상 데이터를 사용한 탐색적 알고리즘을 개발하고 예비 평가합니다.
방법 본 연구는 자카르타의 선정된 구역에서 수행되고 자보데타벡 지역으로 확장되는 다기관 관찰 설계를 채택할 것입니다. 성인 참가자는 심리학적 설문지(DASS, PHQ, GAD), 인체 계측, 체성분 분석, 폐활량 측정, 근력 검사 및 정맥혈 채취를 포함한 포괄적인 평가를 받을 것입니다. 혈액 샘플은 POCT(≤30분) 및 ISO 표준화 임상 실험실 방법을 사용하여 분석될 것입니다. 동시에 참가자는 비접촉 얼굴 스캔을 받아 생체 신호, 혈역학적 지수 및 AI 추정 생체표지자를 포함한 rPPG 기반 출력을 생성할 것입니다. 통계 분석에는 Bland-Altman 일치성 분석, 범주형 변수에 대한 Cohen's kappa, 상관관계 분석 및 머신러닝 성능 지표(MAE, MSE, RMSE, R²)가 포함될 것입니다.
예상 결과 rPPG 기반 측정은 핵심 생체 신호(심박수, 호흡수, 산소포화도)에 대해 표준 임상 측정과 양호한 일치성을 보일 것으로 예상되며, 혈압 및 선택된 생체표지자에 대해서는 중간 정도의 일치성을 보일 것으로 예상됩니다. AI 기반 모델은 특정 대사 매개변수 및 탐색적 변수에 대해 수용 가능한 예측 성능을 보여 rPPG의 선별 도구로서의 실현 가능성을 지지할 것으로 예상됩니다. 또한 본 연구는 신호 정확도에 영향을 미치는 피부톤 및 인구통계학적 변이성과 같은 주요 교란 요인을 식별할 것으로 예상됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
1000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Ernawati Ernawati, Dr
- 전화번호: +6281219308742
- 이메일: ernawati@fk.untar.ac.id
연구 연락처 백업
- 이름: Yohanes Firmansyah, MD
- 전화번호: +6281297934375
- 이메일: yohanes@fk.untar.ac.id
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
연구 대상군은 자카르타 및 대도시권(자보데타벡) 도시 지역에 거주하는 18세 이상 성인 개인들로 구성됩니다.
참가자들은 다기관 지역사회 기반 접근법을 통해 모집될 예정이며, 여기에는 일차 의료 시설, 지역사회 건강소, 캠퍼스 및 직장 환경이 포함됩니다.
이 대상군은 연령, 성별, 민족 및 피부톤의 다양성뿐만 아니라 고혈압, 당뇨병 및 이상지질혈증과 같은 심대사 질환의 범위를 포함하여 현실 세계의 이질성을 반영하도록 설계되었습니다.
건강한 개인과 기존 대사 위험 요인이 있는 개인 모두가 포함되어 도시 인구 환경에서 연구 결과의 광범위한 적용 가능성을 보장합니다.
설명
포함 기준:
- 18세 이상의 성인.
- 서면 동의서를 작성할 수 있고 작성 의사가 있는 경우.
- 얼굴 스캔, 신체 검사, 혈액 채취 및 설문지 작성을 포함한 연구 절차를 준수할 수 있는 경우.
- 평가 시점에서 임상적으로 안정된 상태.
제외 기준:
- 관심 영역(ROI)에 영향을 미치는 얼굴 상태(예: 상해, 기형, 순환 장애 등)로 인해 rPPG 신호 획득에 방해가 될 수 있는 경우.
- 광학 신호 감지를 방해하는 얼굴 문신이나 가림막이 있는 경우.
- 데이터 획득 중 측정 절차를 준수하거나 움직이지 않고 있을 수 없는 경우.
- 연구자가 판단하기에 안전한 참여가 불가능한 중증 질환을 가진 경우.
연구 중 데이터가 불완전하거나 동의를 철회한 경우.
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공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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rPPG로 유도된 바이탈 사인의 표준화된 임상 측정과의 일치도
기간: 기준선 평가 중 단일 연구 방문 시점에서(횡단면 측정)
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주요 결과는 인공 지능 기반 원격 광용적맥파(rPPG) 안면 스캔으로 획득한 생체 징후와 표준화된 신체 검사 및 검증된 의료 기기를 통해 획득한 대응 참조 측정치 간의 일치 수준입니다.
평가된 생체 징후에는 심박수, 호흡수, 혈압 및 산소 포화도(SpO₂)가 포함됩니다.
일치도는 주로 Bland-Altman 분석을 포함한 지수 및 참조 방법 간의 쌍 비교를 통해 평가되며, 평균 차이(편향) 및 일치 한계를 포함합니다.
이 결과는 성인의 핵심 생리학적 매개변수에 대한 비접촉 선별 도구로서 AI의 임상적 타당성을 결정하기 위한 것입니다.
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기준선 평가 중 단일 연구 방문 시점에서(횡단면 측정)
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rPPG 기반 바이오마커 추정치와 표준 실험실 측정치 간의 일치성
기간: 기초 평가 시 단일 연구 방문 중(횡단면 측정)
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이 결과는 원격 광체적맥파(rPPG) 기반 분석에서 도출된 생체표지자 추정치와 표준화된 현장 진단 검사 및 임상 실험실 방법으로 얻은 대응 참조값 간의 일치 정도를 측정합니다.
평가된 생체표지자에는 헤모글로빈, 혈당, 당화혈색소(HbA1c), 저밀도 지단백(LDL), 고밀도 지단백(HDL), 중성지방 및 총 콜레스테롤이 포함됩니다.
일치도는 상관관계 분석 및 Bland-Altman 분석과 적절한 회귀 기반 성능 지표를 포함한 일치 통계를 사용하여 평가됩니다.
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기초 평가 시 단일 연구 방문 중(횡단면 측정)
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rPPG 기반 생리학적 매개변수와 심리적 상태 간의 연관성
기간: 기준선 평가(단면 측정) 중 단일 연구 방문 시
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원격 광혈류측정법(rPPG)에서 도출된 생리학적 매개변수와 DASS-21, PHQ 및 GAD를 사용하여 평가한 심리적 상태 간의 연관성을 측정합니다.
생리학적 매개변수에는 심박수, 호흡수, 심박 변이성 및 기타 자율신경 관련 지표가 포함됩니다.
심리적 결과에는 우울증, 불안 및 스트레스 점수가 포함됩니다.
상관관계 및 회귀 분석을 사용하여 이 관계를 분석하여 rPPG에서 도출된 신호가 정신 건강 상태를 어느 정도 반영하는지 평가합니다.
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기준선 평가(단면 측정) 중 단일 연구 방문 시
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rPPG에서 유래된 심혈관 위험 지수와 표준 임상 계산 간의 일치도
기간: 기준선 평가 동안의 단일 연구 방문 시점(횡단면 측정)
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이 결과는 원격 광혈류측정(rPPG) 기반 매개변수로부터 도출된 심혈관 위험 지수와 표준 임상 및 실험실 데이터를 사용하여 계산된 지수 간의 일치 수준을 측정합니다.
지수에는 평균 동맥압(MAP), 죽상동맥경화성 심혈관 질환(ASCVD) 위험 점수 및 심장 연령이 포함됩니다.
일치도는 Bland-Altman 분석, 상관 계수 및 해당되는 경우 분류 일치도를 사용하여 평가되어, 확립된 심혈관 위험 평가를 반영하는 rPPG 기반 추정의 신뢰성을 결정합니다.
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기준선 평가 동안의 단일 연구 방문 시점(횡단면 측정)
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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rPPG 기반 모델의 장기 기능 및 체성분 추정에 대한 예측 성능
기간: 기초 평가 시 단일 연구 방문 시점에서(단면적 측정)
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이 결과는 원격 광용적맥파(rPPG) 기반 데이터로부터 도출된 모델이 생리적 및 신체 구성 매개변수를 추정하는 데 있어서의 예측 성능을 측정합니다.
이에는 신장 기능, 간 기능, 근육량, 내장 지방, 피하 지방, 체중, 신장, 그리고 체질량지수(BMI)가 포함됩니다.
모델 성능은 임상 실험실 측정 및 검증된 평가 도구로부터 획득한 참조 기준에 대해 회귀 기반 지표인 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱 오차(MSE), 평균 제곱근 오차(RMSE), 그리고 결정 계수(R²)를 사용하여 평가될 것입니다.
이 결과는 탐색적이며, rPPG가 더 넓은 건강 매개변수에 대한 선별 접근법으로서의 타당성을 평가하는 것을 목표로 합니다.
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기초 평가 시 단일 연구 방문 시점에서(단면적 측정)
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 책임자: David Wongso, DexWellness
- 연구 의자: Putu Tommy Yudha Sumatera Suyasa, Faculty of Psychology, Universitas Tarumanagara
- 연구 책임자: Meiske Yunithree Suparman, Faculty of Psychology, Universitas Tarumanagara
- 수석 연구원: Ernawati Ernawati, Faculty of Medicine, Universitas Tarumanagara
- 연구 의자: Sri Tiatri, Faculty of Psychology, Universitas Tarumanagara
- 연구 책임자: Yohanes Firmansyah, Faculty of Medicine, Universitas Tarumanagara
- 연구 책임자: Alexander Halim Santoso, Faculty of Medicine, Universitas Tarumanagara
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Tan SYL, Chai JX, Choi M, Javaid U, Tan BPY, Chow BSY, Abdullah HR. Remote Photoplethysmography Technology for Blood Pressure and Hemoglobin Level Assessment in the Preoperative Assessment Setting: Algorithm Development Study. JMIR Form Res. 2025 Jun 6;9:e60455. doi: 10.2196/60455.
- Ahmad Hatib NA, Lee JH, Chong SL, Sng QW, Tan VSR, Ong GY, Lim AM, Quek BH, How MS, Chan JMF, Saffari SE, Ng KC. A two-phased study on the use of remote photoplethysmography (rPPG) in paediatric care. Ann Transl Med. 2024 Jun 10;12(3):46. doi: 10.21037/atm-23-1896. Epub 2024 May 27.
- Allado E, Poussel M, Renno J, Moussu A, Hily O, Temperelli M, Albuisson E, Chenuel B. Remote Photoplethysmography Is an Accurate Method to Remotely Measure Respiratory Rate: A Hospital-Based Trial. J Clin Med. 2022 Jun 24;11(13):3647. doi: 10.3390/jcm11133647.
- Padaki AS, Zarzour AL, Keene KR, Canepa CA, Levin DR, Antonsen EL. Clinical validation of non-contact vital signs in an emergency department setting. Front Med Technol. 2026 Jan 20;7:1728913. doi: 10.3389/fmedt.2025.1728913. eCollection 2025.
- Brown A, Tulkens J, Mattelin M, Sanglet T, Dhuyvetters B. Remote photoplethysmography for health assessment: a review informed by IntelliProve technology. Front Digit Health. 2026 Jan 5;7:1667423. doi: 10.3389/fdgth.2025.1667423. eCollection 2025.
- Heiden E, Jones T, Brogaard Maczka A, Kapoor M, Chauhan M, Wiffen L, Barham H, Holland J, Saxena M, Wegerif S, Brown T, Lomax M, Massey H, Rostami S, Pearce L, Chauhan A. Measurement of Vital Signs Using Lifelight Remote Photoplethysmography: Results of the VISION-D and VISION-V Observational Studies. JMIR Form Res. 2022 Nov 14;6(11):e36340. doi: 10.2196/36340.
- Debnath U, Kim S. A comprehensive review of heart rate measurement using remote photoplethysmography and deep learning. Biomed Eng Online. 2025 Jun 20;24(1):73. doi: 10.1186/s12938-025-01405-5.
- Wiffen L, Brown T, Brogaard Maczka A, Kapoor M, Pearce L, Chauhan M, Chauhan AJ, Saxena M; Lifelight Trials Group. Measurement of Vital Signs by Lifelight Software in Comparison to Standard of Care Multisite Development (VISION-MD): Protocol for an Observational Study. JMIR Res Protoc. 2023 Jan 11;12:e41533. doi: 10.2196/41533.
- Misra G, Wegerif S, Fairlie L, Kapoor M, Fok J, Salt G, Halbert J, Maconochie I, Mullen N. The Measurement of Vital Signs in Pediatric Patients by Lifelight Software in Comparison to the Standard of Care: Protocol for the VISION-Junior Observational Study. JMIR Res Protoc. 2025 Mar 14;14:e58334. doi: 10.2196/58334.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
2026년 4월 24일
기본 완료 (추정된)
2026년 12월 31일
연구 완료 (추정된)
2027년 3월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 3월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 3월 19일
처음 게시됨 (실제)
2026년 3월 25일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 4월 20일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 4월 15일
마지막으로 확인됨
2026년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 20260319
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
이 연구 결과에 근거한 비식별화된 개별 참가자 데이터(IPD)는 적절한 요청 시 자격을 갖춘 연구자에게 제공될 것입니다.
공유되는 데이터에는 임상 평가, 검사 결과 및 비접촉 생리학적 측정에서 처리된 결과로부터 도출된 주요 변수가 포함됩니다.
모든 데이터는 참가자의 기밀성을 보장하기 위해 완전히 익명화되며, 얼굴 이미지나 원시 영상 데이터를 포함한 식별 가능한 정보는 공유되지 않습니다.
접근 권한은 방법론적으로 타당한 연구 제안서의 승인과 필요한 경우 윤리적 승인 후 부여됩니다.
데이터 공유는 기관 정책 및 적용 가능한 데이터 보호 규정에 따라 수행됩니다.
IPD 공유 기간
개인 식별 정보가 제거된 개별 참가자 데이터(IPD)는 주요 연구 결과 발표 6개월 후부터 이용 가능하며, 발표 후 5년 동안 이용할 수 있습니다.
연구 계획서 및 통계 분석 계획을 포함한 지원 문서는 동일한 기간 내에 제공됩니다.
IPD 공유 액세스 기준
자격을 갖춘 연구자가 방법론적으로 건전한 연구 제안서를 제출하면 IPD에 대한 접근이 허용됩니다.
요청에는 명확한 과학적 근거와, 해당되는 경우 윤리적 승인 증거가 포함되어야 합니다.
데이터는 비식별화된 데이터 세트, 연구 프로토콜 및 통계 분석 계획으로 제한됩니다.
식별 가능한 정보나 원시 얼굴/비디오 데이터는 공유되지 않습니다.
접근은 수석 연구원 및 기관 당국의 승인을 받은 후 제공되며, 데이터 보호 및 기밀성 기준 준수를 보장하기 위해 데이터 사용 계약이 필요할 수 있습니다.
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- 수액
- ICF
- ANALYTIC_CODE
- CSR
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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