국내에서 정보통신기술(ICT)를 이용해 가정에서 수면무호흡증을 극복하려는 움직임이 활발히 이뤄지고 있다.

1일 업계에 따르면 국내 연구진들은 스마트폰으로 의학적 수준 수면 분석 AI, 스마트 워치를 이용한 수면무호흡증 조기 진단, 스마트폰 녹음으로 수면무호흡증 진단하는 기술 등의 개발에 성과를 내고 있다.

분당서울대병원 이비인후과 김정훈·윤인영 교수팀은 최근 인공지능(AI) 수면 지원 스타트업 에이슬립과 함께 스마트폰으로 녹음한 숨소리를 기반으로 의학적인 수준의 수면 단계를 분석하는 AI 모델을 개발했다.

양 기관은 수면다원검사 과정에서 스마트폰과 의료 장비로 각각 사람이 자는 동안 내는 숨소리를 녹음한 뒤 AI 모델이 수면 단계를 분석할 수 있는지 연구했다.

수면다원검사는 수면 실험실에서 뇌파, 혈중 산소량, 호흡, 심박수, 눈과 팔의 움직임 등을 추적해 전체적인 수면의 질을 평가하는 검사다.

연구는 2019∼2020년 분당서울대병원 수면센터에서 검사받은 환자를 대상으로 실시됐다.

이 기간 환자가 받은 수면다원검사에서 녹음된 데이터 1154건과 스마트폰으로 녹음된 데이터 327건이 연구에 활용됐다.

연구팀에 따르면 수면 단계 변화에 반응하는 정도를 측정하는 '평균 민감도'가 웨어러블 기기는 최대 0.63의 결괏값을 냈지만 연구팀 AI 모델의 결괏값은 0.66이었다.

연구팀에 따르면 목에 마이크를 부착하거나 전문가용의 고품질 마이크를 사용해야 했던 기존 검사와 달리 멀리서 스마트폰으로 측정한 작은 숨소리까지도 분석할 수 있는 기술로 스마트폰을 이용해 수면다원검사의 분석 정확도와 비슷한 의학적 수준으로 수면 단계를 분석하는 AI 모델을 개발한 것은 세계 최초다.

연구팀은 스마트폰만으로 수면검사를 받을 수 있는 공간적 확장성과 측정을 위해 기기를 착용하지 않아도 되는 편의성, 높은 정확성을 동시에 달성, 앞으로 수면의 질을 향상하는데 기여할 것으로 기대했다.

삼성서울병원 신경과 주은연 교수팀은 삼성전자 연구팀과 함께 웨어러블 기기인 스마트 워치(갤럭시 워치4)를 이용해 '폐쇄성 수면 무호흡증'을 조기에 진단할 수 있는 가능성을 확인했다.

연구팀은 만 13~44세 환자 97명(남 74명, 여 23명)을 대상으로 기존 손가락 맥박산소측정기와 스마트 워치의 산소포화도 측정값을 비교했다.

갤럭시 워치4는 기기 아래쪽에 손목 피부와 닿는 반사형 펄스 옥시미터 모듈을 탑재해 말초혈액의 산소포화도를 측정할 수 있다.

비교 결과 두 기기 간 평균 산소포화도 오차값은 2.28%로 미국식품의약국(FDA)과 국제표준화기구(ISO)가 요구하는 기준치(각 3.5% 이하, 4% 이하)를 만족했다고 연구팀은 설명했다.

또 갤럭시 워치4로 측정한 산소포화도를 이용해 폐쇄성 수면무호흡증 유무를 예측한 결과, 민감도와 정확도가 각각 90%, 80%에 달했다.

연구팀은 스마트 워치의 도움을 받으면 간편하게 수면 중 산소포화도를 측정함으로써 무호흡증 문제를 조기 발견하고 치료할 수 있고 수면호흡장애와 연관된 뇌·심혈관질환이나 대사성질환 예방에 도움이 될 것으로 내다봤다.

분당서울대병원 이비인후과 김정훈·조성우 교수팀은 최근 스마트폰 기기의 마이크만을 활용해 수면무호흡증을 진단할 수 있는 기술을 개발했다.

연구팀은 스마트폰을 이용해 언제 어디서나 수면무호흡증의 증상을 진단할 수 있는 기반 기술을 마련하고자 연구를 진행, 표준수면다원검사를 수행하는 동시에 스마트폰으로 환자의 수면 중 호흡음을 녹음해 수면무호흡증을 예측할 수 있는지를 분석했다.

이번 연구는 2015년~2019년 분당서울대병원 이비인후과 수면센터에서 검사받은 423명의 환자를 대상으로 실시됐다.

그 결과 연구팀은 스마트폰으로 녹음한 소리 데이터를 가공하는 최적의 설정을 찾아내며 정확도 82% 수준의 알고리즘을 고안했다.

특히, 스마트폰 내장 마이크는 대부분 ‘적응형 잡음제거(adaptive noise cancellation)’로 소리 데이터의 특징적 요소를 추출하기 때문에 수면 중 호흡음 녹음에 적합하다고 연구팀은 설명했다.

향후 이 연구에서 개발한 기술이 고도화된다면 표준수면다원검사에 준하는 수면무호흡증 진단 검사를 가정에서도 간편하게 받을 수 있게 될 전망이다.

추가적인 장비 없이도 자신의 수면환경에서 수면 패턴과 증상의 유무를 확인할 수 있으며 나아가 환자가 일정기간 동안 녹음한 수면 중 호흡음을 기초자료로 활용해 표준수면다원검사 결과와 종합적으로 분석한다면 수면무호흡증에 대한 더욱 정확한 진단과 치료가 가능해질 것으로 연구팀은 기대했다.