2만개 이상의 소음을 학습시킨 인공지능(AI)을 활용해 스마트폰으로 수면무호흡을 실시간 진단할 수 있게 됐다.
분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수팀(공동 교신저자 에이슬립 김대우 박사)은 스마트폰으로 수면 무호흡증을 실시간 감지할 수 있는 기술을 개발했다고 헬스케어 분야 국제학술지(Journal of Medical Internet Research)에 발표했다.
수면무호흡증은 수면 중 호흡이 계속해서 끊겨 수면의 질이 크게 떨어지는 질환이다. 수면시간이 충분해도 피로가 해소되지 않고 두통, 집중력 저하 등으로 삶의 질 저하를 겪는다. 장기간 방치시 심뇌혈관질환, 인지장애(치매) 등의 위험이 크게 높아진다고 알려져 있다.
현재 수면무호흡을 진단하려면 병원에서 실시하는 수면다원검사와 스마트폰을 이용하는 방법이 있다. 미국식품의약국(FDA) 승인을 받은 수면무호흡 진단기기는 하루 밤을 모두 자고나서 진단이 가능했다.
이번에 개발된 기술은 스마트폰을 활용한 실시간 진단이다. 연구팀은 수면다원검사에서 얻은 1,000여 개의 숨소리 데이터에 더해, 에어컨 등 가전 소음이나, 외부에서 들리는 차량 소음 등 2만 2,500개 소음 데이터를 학습시킨 인공지능 모델을 활용했다.
김 교수에 따르면 이번 연구에는 집에서 발생할 수 있는 거의 모든 소음이다. 그 덕분에 각종 생활소음이 있는 수면 환경에서도 86%의 정확도를 보였다.
김 교수는 "병원 환경과 달리 다양한 소음이 발생하는 가정에서도 수면무호흡증을 실시간으로 감지할 수 있어 향후 슬립테크(Sleep-tech) 분야의 중요한 원천 기술이 될 것"이라고 기대감을 나타냈다.