집에서 수면무호흡을 실시간 진단할 수 있는 원천기술이 국내 의료진의 연구를 통해 개발돼 관심을 모은다. 

분당서울대병원은 이비인후과 김정훈 교수팀이 스마트폰을 활용해 다양한 소음이 발생하는 가정 환경에서도 실시간으로 수면무호흡을 감지할 수 있는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.

김정훈 교수팀은 이 기술을 무료 어플리케이션 ‘슬립루틴(Sleep Routine)’에 적용 및 배포해 일반인들의 수면무호흡증 자가 진단과 생활습관 교정에 도움이 되도록 하고 있다. 

수면무호흡은 수면 중 호흡이 계속해서 끊기며 렘(REM) 수면과 여러 단계의 비렘(NREM) 수면을 오가는 정상적인 수면 사이클이 흐트러지면서 수면의 질이 크게 떨어지는 질환이다. 수면무호흡 환자는 충분한 시간 동안 수면을 취해도 피로감이 해소되지 않고 두통, 집중력 저하 등으로 삶의 질 저하를 겪으며, 장기간 방치될 시 심뇌혈관질환, 인지장애 등의 위험이 크게 높아져 주의가 필요하다.

국민건강보험공단에 따르면 2015년부터 2020년 상반기까지 수면무호흡증으로 진료 받은 환자는 총 285만명에 이른다. 스스로 인지하기 어렵고 위험성도 잘 알려져 있지 않아 진단율이 낮은 점을 감안한다면 실제 환자 수는 훨씬 더 많을 것으로 추정되고 있다.

이러한 수면무호흡의 진단율을 높이기 위해 연구팀은 병원에서 각종 장비를 부착하고 실시하는 수면다원검사를 보완 및 대체할 수 있는 스마트폰 활용 진단 기술을 개발해 지난해 발표한 바 있는데, 최근에는 이를 ‘실시간’ 수면무호흡 진단이 가능한 수준으로 발전시켜 주목받고 있다.

기존의 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 수면무호흡 진단기기의 경우 하루 밤을 모두 자고나서 진단이 가능하다. 반면 이번에 개발된 기술은 수면무호흡이 발생할 시 바로 이를 확인할 수 있어, 향후 실시간으로 수면 중 자세를 교정해 무호흡을 줄여주는 침구류 등을 개발할 수 있는 한 단계 높은 원천 기술을 마련한 데서 의미가 깊다.

연구팀은 정확한 실시간 진단을 위해 수면다원검사에서 얻은 1,000여 개의 숨소리 데이터에 더해, 에어컨 등 가전 소음이나, 외부에서 들리는 차량 소음 등 2만 개 이상의 소음 데이터를 학습시킨 인공지능 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 슬립테크(Sleep-tech) 분야의 중요한 원천기술이 될 것”이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 첨단 헬스케어 분야의 최고 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 최근 게재됐다.