[더파워 이경호 기자] 사람은 잠을 자는 동안 각성 ▶얕은 수면 ▶렘(REM) 수면 ▶깊은 수면에 이르는 수면 단계를 거치게 된다. 정상적인 수면에서는 각 단계가 일정한 비율로 관찰되며, 피로를 회복하고 기억을 저장하는 기능을 한다. 하지만 신체적·심리적 요인 등으로 정상적인 수면의 구조가 변화하면 수면의 질이 저하되고, 심할 경우 수면 관련 질환으로까지 이어질 수 있어 주의가 필요하다.
이러한 가운데, 분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 교수 연구팀(공동 교신저자 에이슬립 AI 총괄 김대우 박사)이 집에서도 높은 정확도로 수면 단계를 측정할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.
‘가정용 수면다원검사’는 병원에서 진행하는 수면다원검사와 비교해 실제 환자들이 잠을 자는 것과 유사한 환경에서 이뤄지는 만큼 더욱 정확하게 수면 단계를 측정할 수 있다는 장점이 있다. 이에 연구팀은 집에서 수면 중 스마트폰으로 녹음된 6,600시간의 소리 데이터를 비롯해 가정용 수면다원검사 데이터와 가정용 수면다원검사 중 스마트폰을 통해 녹음된 270시간의 숨소리 데이터를 동시에 활용해 가정에서 잠을 잘 때 발생하는 다양한 소리를 AI 모델에 학습시켰다.
연구팀에 따르면 이전에 개발한 수면단계 예측 AI 모델은 병원에서 진행하는 수면다원검사 결과를 기반으로 만들어져 사용자들이 집에서 잠을 잘 때 발생하는 다양한 소음과 이벤트를 제대로 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이번 연구는 가정용 수면다원검사 결과 데이터와 가정에서 수면 중 발생하는 다양한 소리를 학습시켰으며, 실제 수면 환경에 가까운 가정용 수면다원검사 결과를 활용해 검증을 거쳐 정확도를 높였다.
그 결과, 병원에서 진행한 수면다원검사 결과를 학습시킨 AI 모델을 가정에 적용했을 경우 병원에서 측정한 결과 대비 약 85% 수준인 것에 비해, 가정환경의 소리 데이터를 학습한 이번 AI 모델은 기존 모델보다 약 10%p 높은 성능을 보였다.
윤인영 교수는 “병원 환경을 기반으로 한 기존 AI 모델과 비교해 가정환경에서도 높은 정확도로 수면단계를 측정할 수 있다는 것을 증명했다”며, “이번에 개발한 모델을 활용해 평소 수면 양상을 파악한다면 수면 관련 질환으로 이어질 수 있는 환자들을 조기에 진단하고, 적극적으로 치료를 받는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
