분당서울대병원 김정훈 교수 연구팀
가정소음 2만개 AI 학습…정확도 86%
"슬립테크 활용 가능한 원천기술"
집에서도 스마트폰을 이용해 수면무호흡증을 손쉽게 확인할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수팀(공동 교신저자 에이슬립 김대우 박사)은 스마트폰을 활용해 다양한 소음이 발생하는 가정환경에서도 실시간으로 수면무호흡증을 감지할 수 있는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.
수면무호흡증은 수면 중 호흡이 계속해 끊기며 렘(REM)수면과 여러 단계의 비렘(NREM) 수면을 오가는 정상적인 수면 사이클이 흐트러지면서 수면의 질이 크게 떨어지는 질환이다. 수면무호흡 환자는 충분한 시간 동안 잠을 자도 피로감이 해소되지 않고 두통, 집중력 저하 등으로 삶의 질 저하를 겪으며, 장기간 방치될 시 심뇌혈관질환, 인지장애(치매) 등 위험을 크게 높인다.
수면무호흡 진단율을 높이기 위해 연구팀은 병원에서 각종 장비를 부착하고 실시하는 수면다원검사를 보완 및 대체할 수 있는 스마트폰 활용 진단 기술을 개발해 지난해 발표했는데, 최근 이를 실시간 수면무호흡 진단이 가능한 수준으로 발전시켰다.
연구팀은 정확한 실시간 진단을 위해 수면다원검사에서 얻은 1000여개의 숨소리 데이터에 에어컨 등 가전 소음이나 외부에서 들리는 차량 소음 등 2만개 이상의 소음 데이터를 학습시킨 인공지능(AI) 모델을 활용했다. 그 결과, 각종 생활 소음이 있는 수면 환경에서도 정확도가 86% 수준에 이르는 것으로 나타났다.
기존 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 수면무호흡 진단기기의 경우 하룻밤을 모두 자고 나서 진단이 가능하다. 이번에 개발된 기술은 수면무호흡 발생 시 바로 확인할 수 있어 향후 실시간으로 수면 중 자세를 교정해 무호흡을 줄여주는 침구류 등을 개발할 수 있는 한 단계 높은 원천 기술을 마련한 의미가 있다고 연구팀은 설명했다.
김 교수는 "이번 연구에 활용된 가정환경 소음 2만2500개는 집에서 발생할 수 있는 거의 모든 소음"이라며 "병원 환경과 달리 다양한 소음이 발생하는 가정에서도 수면무호흡증을 실시간으로 감지할 수 있어 향후 '슬립테크(Sleep-tech)' 분야의 중요한 원천 기술이 될 것"이라고 말했다.
이번 연구 결과는 첨단 헬스케어 분야 국제학술지 'Journal of Medical Internet Research'에 최근 게재됐다. 연구팀은 해당 기술을 무료 애플리케이션(앱) '슬립루틴(Sleep Routine)'에 적용 및 배포해 일반인들의 수면무호흡증 자가 진단과 생활 습관 교정에 도움이 되도록 하고 있다.
이관주 기자 leekj5@asiae.co.kr
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