MEDI:GATE NEWS 수면 질환 의심? 9개 질문에만 답하면 예측해 드려요

기사입력시간 23.12.14 06:39최종 업데이트 23.12.14 06:39

사진=IBS [메디게이트뉴스 박민식 기자] 웹사이트 상에서 간단한 질문 몇 개에 답하는 것만으로 수면 질환 위험도를 파악할 수 있는 방법이 나왔다. 기초과학연구원 의생명수학그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀은 12일 삼성서울병원 주은연‧최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀과 공동 연구를 통해 3가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 ‘슬립스(SLEEPS)’를 공개했다. 슬립스 개발 성과는 지난 9월 의료 건강 분야 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 실린 바 있다. 수면은 정신적‧신체적 건강에 주요한 영향을 미친다. 성인의 60%가량이 수면 질환을 앓고 있지만, 관련해 전문 의료진에게 문의한 비율은 6% 수준에 불과하다. 병원 방문을 꺼리는 원인 중 하나로는 수면 질환 진단을 받기 위해 시행하는 수면다원검사가 번거롭다는 이유가 있다. 실제 수면다원검사를 받기 위해선 병원에서 장비를 부착한 채 하룻밤을 자야한다. 이에 공동연구진은 약 5000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습시켜 수면 질환 위험도를 예측하는 알고리즘 ‘슬립스’를 개발했다. 슬립스에서 나이, 성별, 키, 체중, 최근 2주간의 수면 시 어려움, 수면 유지 어려움 등 9개의 질문에 답하는 것만으로 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다. 현재 슬립스 사이트(www.sleep-math.com)를 통해 누구나 수면 질환 여부를 예측해볼 수 있다. 현재 본인의 상태를 기준으로 몸무게 변화나 나이가 듦에 따른 수면 질환 위험도 변화도 살펴볼 수 있다. IBS 김재경 CI는 “이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강 문제를 해결해보고자 하는 시도에서 시작됐고, 중요하지만 쉽게 간과할 수 있는 수면 질환에 기계 학습을 접목했다”며 “수면 질환 진단의 복잡한 과정을 줄인 만큼, 많은 사람이 슬립스를 통해 자신의 수면 건강을 알 수 있는 계기가 되길 바란다”고 말했다. 삼성서울병원 주은연 교수는 “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 말했다.

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수면 질환 의심? 9개 질문에만 답하면 예측해 드려요

IBS-KAIST-삼성서울병원, AI 수면 질환 검사 알고리즘 개발…병원 방문 없이 수면 질환 위험도 90% 정확도로 예측

[메디게이트뉴스 박민식 기자] 웹사이트 상에서 간단한 질문 몇 개에 답하는 것만으로 수면 질환 위험도를 파악할 수 있는 방법이 나왔다.

기초과학연구원 의생명수학그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀은 12일 삼성서울병원 주은연‧최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀과 공동 연구를 통해 3가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 ‘슬립스(SLEEPS)’를 공개했다. 슬립스 개발 성과는 지난 9월 의료 건강 분야 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 실린 바 있다.

수면은 정신적‧신체적 건강에 주요한 영향을 미친다. 성인의 60%가량이 수면 질환을 앓고 있지만, 관련해 전문 의료진에게 문의한 비율은 6% 수준에 불과하다.

병원 방문을 꺼리는 원인 중 하나로는 수면 질환 진단을 받기 위해 시행하는 수면다원검사가 번거롭다는 이유가 있다. 실제 수면다원검사를 받기 위해선 병원에서 장비를 부착한 채 하룻밤을 자야한다.

이에 공동연구진은 약 5000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습시켜 수면 질환 위험도를 예측하는 알고리즘 ‘슬립스’를 개발했다.

슬립스에서 나이, 성별, 키, 체중, 최근 2주간의 수면 시 어려움, 수면 유지 어려움 등 9개의 질문에 답하는 것만으로 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다.

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

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

삼성서울병원 주은연 교수는 “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 말했다.

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박민식 기자 (mspark@medigatenews.com)

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