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수면다원검사는 수면의 질과 구조를 측정하는 표준 검사법이지만,베팅팁스센서를 부착해야 하는 불편함과 높은 비용 등으로 일상적 활용에 한계가 있었다.웨어러블 기기나 모바일 앱이 대안으로 떠오르고 있지만,여전히 정확도는 수면다원검사에 미치지 못하는 상황이다.특히 기존 수면 측정 기술은 대부분 혼자 자는 환경을 전제로 개발돼 공동 수면 시엔 정확도가 떨어지는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 숨소리만으로 수면 단계(△깨어있음 △렘(REM) 수면 △얕은 수면 △깊은 수면)를 예측하는 AI 모델을 개발해 공동 수면 상황에서도 개인마다의 수면 단계를 정확하게 분류할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다.
연구팀은 성인 44쌍(총 88명)이 한 침대에서 동시에 취침하도록 하고,각자의 베개 옆에 스마트폰을 배치해 숨소리를 녹음하고 동시에 수면다원검사를 시행했다.이후 녹음된 숨소리 데이터를 기반으로 AI 모델이 예측한 개인별 수면 단계를,카지노 입플보너스수면다원검사 결과와 비교 분석해 모델의 예측 정확도를 평가했다.이를 통해 AI는 스마트폰에 더 가까이 누운 사람의 수면 신호를 자동으로 식별해 개별 분석하게 학습됐다.
그 결과,AI 모델은 수면다원검사와 비교해 4단계 수면 분류에서 Macro F1 점수 0.63,2단계 분류(깨어있음/수면)에서는 0.77을 기록했다.Macro F1 점수는 다양한 수면 단계를 얼마나 정확하게 구분했는지를 평가하는 지표로,1에 가까울수록 예측 성능이 높음을 의미한다.이는 기존 웨어러블 수면 측정기기의 성능(4단계 기준 Macro F1 점수 0.49)보다 약 29% 높은 수준이다.
윤인영 정신건강의학과 교수는 "현실적 주거 환경을 그대로 반영한 이번 연구를 통해 스마트폰만으로도 수면다원검사에 필적하는 정밀 분석이 가능함을 보여줬다"며 "웨어러블 기기 없이도 누구나 손쉽게 수면 건강을 관리할 수 있는 길이 열렸다"고 말했다.
김정훈 이비인후과 교수는 "공동 수면 환경에서의 적용 가능성을 임상적으로 증명한 첫 사례"라며 "향후 코골이·수면무호흡증 같은 수면 관련 질환을 다인 환경에서 진단·모니터링하는 후속 연구를 추진할 계획"이라고 밝혔다.
에이슬립 이동헌 대표는 "연구에 활용된 알고리즘은 이미 식약처 2등급 수면무호흡증 진단보조 의료기기인 '앱노트랙'을 비롯해 SKT 에이닷,삼성생명 더헬스,편의점 토토경동나비엔,세라젬 등 주요 파트너사의 B2B 제품 및 소비자용 수면 관리 솔루션에 탑재돼 있다"며 "앞으로도 가정과 병원,도쿄 나다이 우나토토스마트홈 및 모빌리티를 아우르는 글로벌 수면 AI 플랫폼으로의 성장을 가속화하겠다"고 말했다.
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