IBS, AI 기반 수면 질환 검사 알고리즘 개발

IBS·KAIST·삼성서울병원…슬립스, 세 가지 수면 질환 예측
병원 방문 없이 AI로 수면 질환 위험도 90% 정확도 예측

수면 질환 위험도 예측 알고리즘. 사진=IBS 제공

국내 연구진이 번거로운 검사 없이 웹사이트를 통해 간단히 수면 질환 위험도를 파악할 수 있는 방법을 개발했다.

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 세 가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 '슬립스(SLEEPS)'를 개발했다고 12일 밝혔다.

공동연구진은 약 5000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습시켜 수면 질환 위험도를 예측하는 알고리즘 '슬립스'를 개발했다.

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

수면 질환 위험도를 예측할 수 있는 SLEEPS 웹사이트. 사진=IBS 제공

누구나 슬립스 사이트를 통해 수면 질환 여부를 예측할 수 있으며, 현재 본인의 상태를 기준으로 몸무게 변화나 나이에 따른 수면 질환 위험도 변화도 살펴볼 수 있다.

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 성과는 의료 건강 분야 국제학술지 'Journal of Medical Internet Research'에 지난 9월 게재됐다.