병원을 방문하지 않고 웹사이트를 통해서 간단하게 수면 질환의 위험도를 확인할 수 있는 길이 열렸다.
기초과학연구원(IBS) 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀은 삼성서울병원 주은연‧최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀과 공동 연구를 통해 개발한 AI 알고리즘 ‘슬립스(SLEEPS)’를 12일 공개했다.
전체 성인의 절반이 넘는 60%가 수면 질환을 앓고 있다. 하지만 전문 의료진의 진료를 받는 비율은 6%에 불과하다. 수면 질환을 진단하기 위해 받아야 하는 수면다원검사가 번거롭기 때문이다.
연구진은 AI 알고리즘 ‘슬립스’를 개발해 수면 질환 진단을 획기적으로 간편하게 바꿨다. 슬립스는 5000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습했다. 슬립스에서 나이, 성별, 키, 체중, 최근 2주간의 수면 시 어려움, 수면 유지 어려움, 기상 시 어려움, 수면 패턴에 대한 만족도, 수면이 일상 기능에 미치는 영향 등 간단한 9개의 질문에 답하기만 해도 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 확인할 수 있다. 정확도도 90% 수준이다.
논문의 제1저자인 하석민 미국 MIT 박사과정생은 “미국 하버드대 연구팀도 AI 기반 수면 질환 검사 알고리즘을 개발한 바 있으나, 이 시스템은 목둘레, 혈압 등 쉽게 답하기 어려운 문항이 포함되어 있어 사용이 까다로웠다”며 “하버드대 연구팀의 시스템은 예측 정확도도 70% 정도에 그쳤다”고 말했다.
김재경 IBS CI는 “이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강 문제를 해결해보고자 하는 시도에서 시작됐고, 중요하지만 쉽게 간과할 수 있는 수면 질환에 기계 학습을 접목했다”며 “수면 질환 진단의 복잡한 과정을 줄인 만큼, 많은 사람이 슬립스를 통해 자신의 수면 건강을 알 수 있는 계기가 되길 바란다”고 말했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 지난 9월 게재됐다. 수면 질환 여부 검사는 슬립스 사이트(www.sleep-math.com)에서 누구나 할 수 있다.
참고자료
Journal of Medical Internet Research, DOI : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37733411/