인터넷에서 질문 9개만 답하면 수면 질환 위험도 예측

IBS-KAIST-삼성서울병원, AI 기반 수면 질환 검사 알고리즘 개발

수면 장애를 검사하려면 각종 장비를 몸에 부착한 채 병원에서 하룻밤을 보내야 한다. 이같은 번거로운 과정 없이 웹사이트에서 간단히 수면 질환 위험도를 파악할 수 있는 방법이 나왔다. 

기초과학연구원(IBS, 원장 노도영)은 세 가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 '슬립스(SLEEPS, SimpLe quEstionnairE Predicting Sleep disorders)'를 12일 공개했다.

IBS 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 김재경 CI와 삼성서울병원 주은연‧최수정 교수, 이화여대 서울병원 김지현 교수 공동 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 약 5천명의 수면다원검사 결과에 대한 기계 학습을 통해 수면 질환 위험도를 예측한다. 

수면 질환 위험도 예측 알고리즘 개발 (자료=IBS)

나이, 성별, 키, 체중, 최근 2주간 수면 어려움, 수면 유지 어려움, 기상 어려움, 수면 패턴 만족도, 수면이 일상 기능에 미치는 영향 등 간단한 9개 질문에 답하는 것만으로 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90% 정확도로 예측할 수 있다. 

가령, 슬립스 검사 결과 수면호흡장애 위험도가 50%라는 결과가 나왔다면, 실제 수면다원검사를 시행했을 때 수면호흡장애가 발견될 확률이 50%임을 의미한다.

연구진은 누구나 쉽게 인터넷에서 수면 질환 여부를 예측할 수 있도록 슬립스 웹사이트((www.sleep-math.com)도 개설했다. 

김재경 IBS CI는 "이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강 문제를 해결해보고자 하는 시도에서 시작됐고, 중요하지만 쉽게 간과할 수 있는 수면 질환에 기계 학습을 접목했다"라며 "수면 질환 진단의 복잡한 과정을 줄인 만큼, 많은 사람이 슬립스를 통해 자신의 수면 건강을 알 수 있는 계기가 되길 바란다"라고 말했다.

주은연 삼성서울병원 교수는 "향후 건강검진 항목에 AI 기반 자가 검진 시스템을 포함한다면 잠재적 수면 질환 환자들을 스크리닝하여 수면 질환으로 인해 발생하는 수많은 질병을 선제적으로 예방할 수 있을 것"이라고 말했다.

이 연구는 최근 학술지 '저널 오브 메디칼 인터넷 리서치(Journal of Medical Internet Research)'에 실렸다. 논문 제목은 Predicting the Risk of Sleep Disorders using a Machine Learning-Based Simple Questionnaire: Development and Validation Study 이다.