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건강

웹사이트를 통해 AI로 수면 질환 위험도 90% 예측 알고리즘 개발

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IBS-KAIST-삼성서울병원 공동 연구팀이 AI 기반 수면 질환 검사 알고리즘 ‘슬립스’를 개발했다. 슬립스는 병원 방문 없이 간단한 9개의 질문에 답하는 것만으로 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다.


AI로 수면 질환 위험도 90% 예측

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 세 가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 ‘슬립스(SLEEPS‧SimpLe quEstionnairE Predicting Sleep disorders)’를 12일 공개했다.

슬립스는 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 답하는 것만으로 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다.

 

▲ 수면 질환 위험도 예측 알고리즘 개발

 

IBS-KAIST-삼성서울병원 공동연구진은 간단한 9개 문항만으로 세 가지 수면 질환(수면무호흡증, 불면증, 수면호흡장애를 동반한 불면증) 위험도를 정확하게 예측하는 SLEEPS 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 사람들은 수면다원검사 등 복잡한 과정 없이 자신의 수면 질환 여부를 간단히 예측할 수 있다.


병원 방문 없이 간편히 수면 질환 위험도 파악

기존의 수면 질환 진단은 병원에서 하룻밤을 보내며 수면다원검사를 시행하는 방식으로 이루어진다. 수면다원검사는 수면 중 호흡, 심박, 뇌파, 근육 활동 등 다양한 생체 신호를 측정하는 검사로, 검사 시간이 길고 비용이 많이 드는 단점이 있다.

슬립스는 이러한 단점을 보완한 간편한 수면 질환 자가 검진 시스템이다. 슬립스 사이트( https://www.sleep-math.com )에 접속해 간단한 질문에 답하면 수면 질환 위험도를 확인할 수 있다.

 

▲ 수면 질환 위험도를 예측할 수 있는 SLEEPS 웹사이트

 

▲ SLEEPS를 통한 수면 질환 위험도 예측 결과(몸무게에 따른 수면호흡장애 위험도 변화)
▲ SLEEPS를 통한 수면 질환 위험도 예측 결과(나이에 따른 수면호흡장애 위험도 변화)

 

체중과 나이에 따른 수면호흡장애 위험도 변화를 보여주는 슬립스 결과. (위) 현재 몸무게(85kg)에서 2kg을 빼면 수면호흡장애 위험도가 줄어들고 (아래) 나이가 들면 위험도가 증가한다는 예측 결과를 보여준다.

 


수면 질환 진단의 새로운 패러다임 제시

슬립스의 개발은 수면 질환 진단의 새로운 패러다임을 제시했다는 평가를 받고 있다. 슬립스를 통해 수면 질환의 조기 발견과 치료가 가능해질 것으로 기대된다.

김재경 IBS CI는 “이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강 문제를 해결해보고자 하는 시도에서 시작됐다”며 “중요하지만 쉽게 간과할 수 있는 수면 질환에 기계 학습을 접목해 수면 질환 진단의 복잡한 과정을 줄였다”고 말했다.

주은연 삼성서울병원 교수는 “슬립스는 간편한 수면 질환 자가 검진 시스템으로, 향후 건강검진 항목에 AI 기반 자가 검진 시스템을 포함한다면 잠재적인 수면 질환 환자들을 스크리닝하여 수면 질환으로 인해 발생하는 수많은 질병을 선제적으로 예방할 수 있을 것”이라고 말했다.

 

슬립스 개발 성과는 지난 9월 의료 건강 분야 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 실린 바 있다.

※ 논문명: Predicting the Risk of Sleep Disorders using a Machine Learning-Based Simple Questionnaire: Development and Validation Study, JMIR (2023)


향후 전망

슬립스는 현재 한국어와 영어로 제공되고 있으며, 향후 다른 언어로도 제공될 예정이다. 또한, 슬립스를 통해 수집된 데이터를 기반으로 수면 질환의 예측 정확도를 더욱 높이는 연구도 진행될 예정이다.

 

 

출처 : 기초과학연구원

 

 

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▲ 수면 질환 위험도 90% 정확도로 예측 유튜브 숏츠

 

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