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웨어러블 기기와 앱보다 정확도 크게 향상
표준 수면다원검사와 비교해 70%가량 정확
코골이·수면무호흡증 진단 후속 연구 계획
여럿이 함께 자는 환경에서도 개인의 숨소리를 정확히 파악해 수면 상태를 분석하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다.분석 정확도가 기존 웨어러블 수면 측정기기보다 약 30% 안팎 향상돼 정확한 수면 분석에 도움이 될 전망이다.
분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 교수와 이비인후과 김정훈 교수,스타트업인 에이슬립이 참여한 공동 연구진은 여러 명이 있는 환경에서 각 개인의 숨소리를 분리해 개인별 수면 단계를 분석하는 AI를 개발했다고 7일 밝혔다.
수면장애 진단을 위해선 보통 수면다원검사를 진행한다.가장 정확하고 표준이 되는 검사지만,몸 곳곳에 여러 센서를 부착해야 하는 불편함과 높은 비용으로 일상적으로 반복 측정하기엔 한계가 있었다.이런 표준 검사 외에 웨어러블 기기와 수면 측정 애플리케이션(앱)이 이용되지만,체인블럭가격정확도가 떨어져 측정에 어려움이 있었다.또한 기존 수면 분석 앱은 보통 혼자 수면하는 환경을 기준으로 설계돼 있어 두 명 이상이 함께 잠을 잘 경우 숨소리와 뒤척임,플레이포인트 내게임코골이 등 타인의 소음으로 개인별 수면 상태를 정확하게 분석하지 못했다.
연구진은 스마트폰에서 더 가까이 누운 사람의 수면 숨소리를 식별해 분석하는 AI를 개발한 후 성인 44쌍(88명)을 대상으로 측정 정확도를 분석했다.이들은 우선 두 명이서 한 침대에 누워 취침하도록 한 후 수면다원검사를 진행했다.이와 별도로 각자의 베개 옆에 놓은 스마트폰으로 녹음한 숨소리를 AI가 분석하도록 했다.AI의 분석 결과와 수면다원검사 결과가 어느 정도 일치하는지 비교하기 위해서다.
AI 분석 결과 4단계의 수면 분류(깨어있음‧렘수면‧얕은 수면‧깊은 수면)에선 매크로 F1점수가 0.63,2단계 수면 분류(깨어있음‧잠듦)에선 0.77을 기록했다.해당 점수는 수면 단계를 얼마나 정확하게 구분했는지 평가하는 지표이며,퍼블릭 체인1에 가까울수록 수면다원검사와 일치한다는 뜻이다.웨어러블 수면 측정기기의 점수는 0.49(4단계 수면 분류 기준)에 불과했다.
윤 교수는 “부부‧가족 등 두 명 이상이 함께 잠을 자는 현실적인 환경에서 스마트폰 마이크만으로도 수면다원검사 수준의 정밀한 수면 분석이 가능하다는 것을 입증한 것”이라며 “별도의 웨어러블 기기 없이 수면을 분석할 수 있어 수면 건강관리의 접근성을 크게 높일 것으로 기대한다”고 말했다.연구진은 공동 수면 환경에서 코골이와 수면무호흡증 진단을 위한 후속 연구도 진행할 방침이다.
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