국내 연구진의 혁신적 기술 개발

국내 연구진이 스마트폰을 통해 집에서도 수면무호흡증을 실시간으로 진단할 수 있는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수 연구팀이 개발한 것으로, 가정에서 발생하는 다양한 소음을 인공지능(AI) 모델에 학습시켜 수면무호흡증을 감지할 수 있게 한 것입니다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘저널 오브 메디컬 인터넷 리서치’에 게재되어 주목받고 있습니다.

수면무호흡증이란?

수면무호흡증은 수면 중에 호흡이 멈추거나 얕아지는 현상으로, 이로 인해 수면의 질이 현저히 떨어집니다. 수면무호흡증 환자는 충분한 수면을 취해도 피로가 해소되지 않으며, 두통, 집중력 저하, 기억력 감퇴 등의 문제를 겪게 됩니다. 더 나아가 장기적으로는 심혈관질환이나 치매와 같은 중대한 건강 문제를 야기할 수 있어, 조기 진단과 치료가 매우 중요합니다.

스마트폰을 활용한 진단 기술

김정훈 교수 연구팀은 수면무호흡증의 진단율을 높이기 위해 기존 병원의 수면다원검사를 보완할 수 있는 스마트폰 기반 진단 기술을 개발했습니다. 이 기술은 1000여 개의 숨소리 데이터와 2만 개 이상의 가정 소음을 학습한 AI 모델을 활용합니다. 에어컨, 차량 소음 등 일상에서 흔히 발생하는 소음이 포함된 데이터로 학습된 AI 모델은 실생활에서의 수면무호흡증 진단 정확도를 86% 수준까지 끌어올렸습니다.

기존 진단 기기와의 차이점

기존에 사용되던 수면무호흡 진단 기기는 하룻밤을 자고 나서야 진단 결과를 확인할 수 있었습니다. 반면, 이번에 개발된 기술은 수면 중에 무호흡이 발생할 때 바로 감지할 수 있어 실시간 대응이 가능합니다. 이는 수면 중 자세를 실시간으로 교정하여 무호흡을 줄일 수 있는 스마트 침구류 등의 개발로 이어질 수 있는 중요한 원천 기술로 평가받고 있습니다.

슬립테크(Sleep-tech) 분야의 발전 가능성

이번 연구는 슬립테크(Sleep-tech) 분야에서 중요한 발전을 이루었다는 평가를 받고 있습니다. 김정훈 교수는 "집에서 발생할 수 있는 거의 모든 소음을 포함한 2만2500개의 소음 데이터를 학습한 AI 모델 덕분에, 병원 환경과 달리 다양한 소음이 발생하는 가정에서도 수면무호흡증을 실시간으로 감지할 수 있다"고 강조했습니다. 이는 앞으로 수면과 관련된 다양한 기술 개발의 기초가 될 것입니다.

결론

이 연구는 수면무호흡증 진단의 접근성을 크게 향상시키며, 병원에 가지 않고도 집에서 간편하게 자신의 수면 상태를 모니터링할 수 있는 새로운 길을 열었습니다. 수면 건강이 중요한 현대 사회에서, 이러한 기술적 진보는 개인의 건강 관리뿐만 아니라 전체적인 삶의 질 향상에도 큰 기여를 할 것입니다. 앞으로 더 많은 사람들이 자신의 수면 건강을 스스로 관리하고, 조기에 문제를 발견하여 적절한 대응을 할 수 있게 될 것입니다.

출처 : https://m.dongascience.com/news.php?idx=59355