수면무호흡증은 잠자는 도중 호흡이 계속 끊기며 렘(REM) 수면과 여러 단계의 비렘(NREM) 수면을 오가는 정상적인 수면 사이클이 흐트러지면서 수면 질이 크게 떨어지는 질환이다.
수면무호흡증 환자는 수면을 충분히 취해도 피로감이 해소되지 않고 두통ㆍ집중력 저하 등을 겪으며, 장기간 방치하면 심ㆍ뇌혈관 질환, 인지장애(치매) 등의 위험이 크게 높아진다.
국민건강보험공단에 따르면 2015~2020년 수면무호흡증으로 진료 받은 환자는 285만 명이다. 스스로 인지하기 어렵고 위험성도 잘 알려져 있지 않아 진단율이 낮은 점을 감안한다면 실제 환자는 훨씬 더 많을 것으로 추정되고 있다.
이런 가운데 김정훈 분당서울대병원 이비인후과 교수팀(공동 교신 저자 에이슬립 김대우 박사)이 스마트폰을 활용해 다양한 소음이 발생하는 가정 환경에서도 실시간으로 수면 무호흡증을 감지할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 수면무호흡증 진단율을 높이기 위해 병원에서 각종 장비를 부착하고 실시하는 수면 다원 검사를 보완ㆍ대체할 수 있는 스마트폰 활용 진단 기술을 개발해 지난해 발표한 바 있다. 최근에는 이를 실시간 수면무호흡증 진단이 가능한 수준으로 발전시켰다.
기존 미국식품의약국(FDA) 승인을 받은 수면무호흡증 진단기기의 경우 하루 밤을 모두 자고 나야 진단이 가능하다.
반면 이번에 개발된 기술은 수면무호흡증 발생 시 곧바로 이를 확인할 수 있어 향후 실시간으로 수면 중 자세를 교정해 무호흡증을 줄여주는 침구류 등을 개발할 수 있는 한 단계 높은 원천 기술을 마련했다는 점에서 의미가 깊다.
연구팀은 정확한 실시간 진단을 위해 수면 다원 검사에서 얻은 1,000여 개의 숨소리 데이터에 합쳐 에어컨 등 가전 소음이나 외부에서 들리는 차량 소음 등 2만 개 이상의 소음 데이터를 학습시킨 인공지능(AI)모델을 활용했다.
그 결과, 각종 생활 소음이 있는 수면 환경에서도 정확도가 86% 수준에 이르는 것으로 나타났다.
김정훈 교수는 “이번 연구에 활용된 가정 환경 소음 2만2,500개는 집에서 발생할 수 있는 거의 모든 소음”이라며 “병원 환경과 달리 다양한 소음이 발생하는 가정에서도 수면무호흡증을 실시간으로 감지할 수 있어 향후 슬립-테크(Sleep-tech) 분야의 중요한 원천 기술이 될 것”이라고 했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 실렸다.