IBS는 AI 기반 수면질환 검사 알고리즘을 개발했다. 사진은 수면질환 위험도 예측 알고리즘 개념도 IBS 제공
병원에 가지 않고 웹사이트에서 AI 알고리즘을 활용해 간편하게 수면 질환 위험도를 파악할 수 있는 길이 열렸다.
기초과학연구원(IBS)은 김재경 수리 및 계산과학 연구단 의생명수학그룹 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀은 삼성서울병원, 이화여대 서울병원 등과 공동으로 세 가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 '슬립스'를 개발, 공개했다고 12일 밝혔다.
수면질환은 병원을 방문해 각종 장비를 몸에 부착하고 하룻밤을 보내며 측정하는 수면다원검사를 통해 진행되는데, 번거로워 꺼리는 경향이 있다.
슬립스는 5000명의 수면다원검사 결과를 기계학습을 통해 학습시켜 수면질환 위험도를 예측한다. 나이, 성별, 키, 체중 등 최근 2주간의 수면 시 어려움, 수면 패턴 만족도 등 9개의 질문에 답하면 만성불면증, 수면호흡장애 등의 위험도를 90% 정확도로 예측할 수 있다.
가령, 슬립스 검사 결과 수면호흡장애 위험도가 50%로 나왔다면, 실제 수면다원검사를 시행했을 때 수면호흡장애가 발견될 확률이 50%임을 의미한다.
미국 하버드대 연구팀이 개발한 AI 기반 알고리즘은 목둘레, 혈압 등 쉽게 답하기 어려운 문항이 포함돼 사용이 까다롭고, 예측 정확도도 70%에 그치고 있다. 슬립스는 홈페이지를 통해 누구나 수면 질환 여부를 예측해 볼 수 있고, 몸무게 변화나 나이에 따른 수면질환 위험 변화도 살펴볼 수 있다.
김재경 IBS CI는 "수면질환 진단의 복잡한 과정을 줄인 만큼 많은 사람들이 슬립스를 통해 자신의 수명 건강을 파악하고, 수명질환으로 인해 발생하는 수많은 질병을 선제적으로 예방하는 데 도움이 됐으면 한다"고 말했다.
이 연구결과는 의료건강 분야 국제 학술지 '의학인터넷 리서치(지난 9월)'에 실렸다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr