‘잠이 보약'이라는 말처럼 수면은 건강과 깊은 연관성이 있다. 비교적 가벼운 수면질환인 코골이마저 건강에 부정적인 영향을 끼친다. 그러나 수면질환을 진단하려면 병원에서 여러 센서를 부착한 다음 하룻밤 자야 하는 번거로움을 감내해야 한다. 최근 웹사이트를 통해 간단히 수면 질환 위험도를 파악할 수 있는 방법이 개발됐다.
기초과학연구원(IBS)은 수리 및 계산과학연구단 의생명 수학 그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀이 세 가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 '슬립스'(SLEEPS)를 개발했다고 12일 밝혔다. 삼성서울병원 주은연·최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀이 함께 참여했다.
국내 성인 중 60% 가량은 수면 질환을 앓는다. 그러나 전문 의료진에 문의하는 비율은 6% 수준에 불과한 것으로 보고된다. 수면다원검사 등이 번거롭기 때문이다. 공동연구팀은 약 5천명의 수면다원검사 결과를 인공지능(AI)에 학습시켜 수면 질환 위험도를 예측하는 알고리즘 ‘슬립스’를 개발했다. 슬립스에 나이, 성별, 키, 체중, 최근 2주간 잠들기 어려웠거나 유지하기가 어려움, 기상 때 어려움, 수면 패턴 만족도, 일상 기능에 미치는 영향 등 간단한 9개 질문에 답하는 것만으로 수면질환 위험도를 예측할 수 있다.
연구팀에 따르면 슬립스를 통해 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증 위험도를 90% 정확도로 예측할 수 있다. 가령, 슬립스 검사에서 수면호흡장애 위험도가 50%라는 결과를 받았다면 실제 수면다원검사를 했을 때 수면호흡장애가 발견될 확률 역시 50%에 가깝다. 현재 본인의 상태를 기준으로 몸무게 변화나 노화에 따른 수면 질환 위험도 변화도 살펴볼 수 있다.
기초과학연구원(IBS)은 수리 및 계산과학연구단 의생명 수학 그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀이 세 가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 '슬립스'(SLEEPS)를 개발했다고 12일 밝혔다. 삼성서울병원 주은연·최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀이 함께 참여했다.
국내 성인 중 60% 가량은 수면 질환을 앓는다. 그러나 전문 의료진에 문의하는 비율은 6% 수준에 불과한 것으로 보고된다. 수면다원검사 등이 번거롭기 때문이다. 공동연구팀은 약 5천명의 수면다원검사 결과를 인공지능(AI)에 학습시켜 수면 질환 위험도를 예측하는 알고리즘 ‘슬립스’를 개발했다. 슬립스에 나이, 성별, 키, 체중, 최근 2주간 잠들기 어려웠거나 유지하기가 어려움, 기상 때 어려움, 수면 패턴 만족도, 일상 기능에 미치는 영향 등 간단한 9개 질문에 답하는 것만으로 수면질환 위험도를 예측할 수 있다.
연구팀에 따르면 슬립스를 통해 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증 위험도를 90% 정확도로 예측할 수 있다. 가령, 슬립스 검사에서 수면호흡장애 위험도가 50%라는 결과를 받았다면 실제 수면다원검사를 했을 때 수면호흡장애가 발견될 확률 역시 50%에 가깝다. 현재 본인의 상태를 기준으로 몸무게 변화나 노화에 따른 수면 질환 위험도 변화도 살펴볼 수 있다.
주은연 삼성서울병원 교수는 “슬립스는 간편한 수면 질환자가 검진 시스템”이라며 “앞으로 건강검진 항목에 인공지능(AI) 기반 자가 검진 시스템을 포함한다면 잠재적인 수면 질환 환자들을 스크리닝해 수면 질환으로 발생하는 수많은 질병을 선제적으로 예방할 수 있을 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 지난 9월 의료 건강 분야 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 실리기도 했다.
한편, 이번 연구 결과는 지난 9월 의료 건강 분야 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 실리기도 했다.