IBS-삼성서울병원-이대 서울병원 공동연구팀
9개 질문으로 수면장애 측정 ‘슬립스’ 개발
누구나 무료 이용가능…예측정확도 90%

수학과 의학이 만나 수면장애 여부를 간단하면서도 정확하게 진단할 수 있는 방법을 개발했다.

기초과학연구원(IBS) 수리 및 계산과학연구단 의생명수학그룹 김재경 CI(카이스트 수리과학과 교수)팀은 삼성서울병원 주은연·최수정 교수, 이화여대 서울병원 김지연 교수팀과 함께 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 ‘슬립스’를 개발하고 12일 대중에게 공개했다.

슬립스 개발 관련 성과는 지난 9월 의학 분야 국제 학술지 ‘저널 오브 메디컬 인터넷 리서치’에 실렸다. 그렇지만 슬립스 사용이 의료 행위에 해당하는지를 검토하는 식품의약품안전처의 심사 기간이 있어 이번에 공개됐다.

잠은 인간의 정신적, 신체적 건강에 중요한 역할을 한다. 그렇지만 성인 60% 가량이 수면 관련 질환을 앓고 있는 것으로 알려졌다. 그런데도 병원을 찾아 진료받는 비율은 6%에 불과하다. 수면 질환 진단을 받기 위해서는 수면다원검사를 해야 하는데 비용과 시간이 많이 들기 때문이다.

연구팀은 약 5000명의 수면다원검사 결과를 머신러닝 기법으로 학습시켜 수면 질환 위험도를 예측하는 알고리즘을 개발했다. 슬립스에서 나이, 성별, 키, 체중, 최근 2주간 수면 시 어려움, 수면 유지 어려움, 기상 시 어려움, 수면 패턴에 대한 만족도, 수면이 일상에 미치는 영향 9가지 질문에 답하기만 하면 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애 동반 불면증 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다. 슬립스 검사 결과 수면호흡장애 위험도가 50%가 나왔다면 실제 수면다원검사를 시행했을 때도 수면호흡장애가 발견될 확률이 50%라는 말이다.

기존 미국 하버드대 연구진도 인공지능 기반 수면 질환 검사 알고리즘을 개발한 바 있지만 목둘레, 혈압 등 당장 답하기 어려운 문항들이 포함돼 있어 사용이 번거로웠고 예측 정확도도 70%에 불과했다.

자신의 수면 질환 위험도를 예측하고자 하는 사람은 ‘슬립스’ 누리집(www.sleep-math.com)에 들어가서 사용하면 된다.

이번 연구를 이끈 김재경 IBS CI는 “이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강 문제를 해결해보고자 하는 시도에서 시작됐고 중요하지만 쉽게 간과할 수 있는 수면 질환에 기계 학습을 접목했다”라면서 “수면 질환 진단의 복잡한 과정을 줄인 만큼 많은 사람이 슬립스를 통해 자신의 수면 건강을 알 수 있기를 바란다”라고 말했다.

주은연 삼성서울병원 교수도 “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 설명했다.