김재경 KAIST 수리과학과 교수와 주은연‧최수정 삼성서울병원 교수, 김지현 이화여대 서울병원 교수팀이 번거로운 검사 없이도 수면 질환 위험도를 예측하는 알고리즘 ‘슬립스(SLEEPS‧SimpLe quEstionnairE Predicting Sleep disorders)’를 개발하고 공개했다. 수면은 정신적‧신체적 건강에 주요한 영향을 미친다. 성인 중 60%가량이 수면 질환을 앓고 있지만 전문 의료진에게 문의한 비율은 6%밖에 안 된다. 여기서 수면 질환을 진단받기 위해 시행하는 수면다원검사가 번거롭다는 점이 원인 중 하나로 꼽힌다.
연구팀이 제작한 알고리즘 슬립스는 약 5,000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습시켜 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 답하면 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다. 예시로 슬립스 검사 결과 수면호흡장애 위험도가 50%라는 결과가 나왔다면, 실제 수면다원검사를 시행했을 때 수면호흡장애가 발견될 확률이 50%임을 의미한다.
김재경 교수는 “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. 주은연 삼성서울병원 교수는 “슬립스는 간편한 수면 질환 자가 검진 시스템”이라며 “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.
현재 누구나 슬립스 사이트를 통해 수면 질환 여부를 예측해볼 수 있다. 또 본인의 상태를 기준으로 몸무게 변화나 나이가 듦에 따른 수면 질환 위험도 변화도 살펴볼 수 있다. 슬립스 개발 성과는 지난 9월 의료 건강 분야 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 게재됐다.
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