[대전=뉴시스] 수면 질환 위험도를 예측할 수 있는 슬립스(SLEEPS) 웹사이트 화면. *재판매 및 DB 금지

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[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 병원에서의 번거로운 검사없이 웹사이트를 통해 간단히 수면 질환 위험도를 측정할 수 있는 기술이 나왔다.

기초과학연구원(IBS)은 수리 및 계산과학연구단 의생명수학그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀이 삼성서울병원 주은연·최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀과 공동연구를 통해 세가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 '슬립스(SLEEPS·SimpLe quEstionnairE Predicting Sleep disorders)'를 개발해 12일 공개했다고 밝혔다.

수면은 정신·신체적 건강에 주요한 영향을 미치지만 성인의 60%가량이 수면 질환을 앓고 있고 이 중 전문 의료진에게 문의하는 비율은 6% 수준에 불과하다.

병원 방문을 꺼리는 이유 중 하나는 수면 질환 진단을 받기 위해 시행하는 수면다원검사가 번거롭다는데 있다.

이번에 공동연구진은 5000여명의 수면다원검사 결과를 기계학습을 통해 교육시켜 수면질환 위험도를 예측하는 알고리즘인 슬립스를 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 답하는 것만으로 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다.

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

슬립스 개발 성과는 지난 9월 의료 건강 분야 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 실렸다.( 논문명: Predicting the Risk of Sleep Disorders using a Machine Learning-Based Simple Questionnaire: Development and Validation Study)

제1 저자인 하석민 미국 MIT 박사과정생(前 IBS 의생명 수학 그룹 연구원)은 "하버드대 연구팀도 AI 기반 수면 질환 검사 알고리즘을 개발했으나 이 시스템은 목둘레, 혈압 등 쉽게 답하기 어려운 문항이 포함돼 있어 사용이 까다로웠고 예측 정확도도 70% 정도에 그쳤다"고 슬립스의 높은 정확도와 이용편리성을 강조했다.

슬립스 사이트(www.sleep-math.com)를 통해 누구나 수면 질환 여부를 예측해볼 수 있다. 현재 본인의 상태를 기준으로 몸무게 변화나 나이가 듦에 따른 수면질환 위험도 변화까지 살펴볼 수 있다.

김재경 IBS CI는 "이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강문제를 해결해보고자 시도에서 시작됐다"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 교수도 "슬립스는 간편한 수면질환 자가검진시스템"이라며 "향후 건강검진 항목에 AI 기반 자가 검진 시스템을 포함한다면 잠재적인 수면질환 환자들을 스크리닝해 수면질환으로 발생하는 수많은 질병을 선제적으로 예방할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

☞공감언론 뉴시스 kys0505@newsis.com

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