인공지능을 통해 수면 문제를 해결해 나가는 시대가 열릴까. 이를 위해 다양한 수면 영상 데이터를 어떻게 수집해 분석, 활용하고 또 이를 임상현장에 적용할 수 있을까. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주최하고 서울대학교의학연구원 감각기관연구소·한국수면기술협회(KSTA)가 주관한 ‘2021년도 인공지능 학습용 데이터 구축사업(1차) 수면 영상 워크샵’이 19일 서울대병원 융합의학기술원과 온라인으로 열렸다.
[메디게이트뉴스 하경대 기자] 개인이 스스로 수면건강을 체크할 수 있는 웨어러블 디바이스나 스마트폰 어플리케이션(APP)이 급증하고 있지만 이들 기술의 실용성에 대한 의견은 아직 엇갈리고 있다.
정확도가 예전에 비해 상당 부분 개선돼 어느 정도 유의미한 의료 데이터로 활용될 수 있다는 의견이 있는가 하면, 아직 일상을 넘어 의료용으로 쓰이기엔 비정형적 한계가 많다는 우려도 나오고 있는 것이다.
국내 웨어러블 시장 지난해 대비 50% 증가…수면 모니터링도 가능
최근 헬스케어 기능을 갖춘 웨어러블 시장은 빠르게 성장 중이다. 글로벌 시장조사기관 IDC에 따르면 2021년 세계 웨어러블 기기는 지난해 대비 28.4% 증가한 4억4468만대가 출하됐고 국내에서도 지난해 대비 50% 증가한 1276만대가 출하됐다.
웨어러블 기기 출하량은 2014년부터 꾸준히 증가 폭을 보이고 있는데 이 추세라면 2024년엔 5억2680만달러를 넘어설 것이라는 관측도 나오고 있다.
웨어러블 기기는 신체에 부착하는 기기 형태로 안경과 팔찌, 시계, 무선센서 등 다양한 모습으로 진화하고 있다.
대표적인 웨어러블 기기인 애플워치나 삼설 갤럭시워치는 스마트폰과 연동해 수면 시간과 주기 등을 모니터링하거나 심전도, 혈압, 기초 대사량 등 전문 의료기기로 측정해야 하는 생체정보를 센서로 수집할 수 있다.
“수면 생체 리듬, 웨어러블 기기 통해 유의미한 모니터링 가능”
전문가들은 이처럼 대폭 늘어나고 있는 웨어러블 기기를 통해 일반인들이 자신의 수면건강 등 의료 정보를 모으고 건강 개선에 활용할 수 있다고 보고 있다.
대한수면학회 정기영 회장(서울대병원 신경과 교수)은 19일 '인공지능 학습용 데이터 구축사업 수면 영상 워크샵'에서 "수면을 공부하는 학자로서 봤을 때 웨어러블 기기들의 정확도가 최근 상당히 많이 개선됐다"며 "수면은 그 자체로 질병이 아니라 정상적인 일상생활의 한 부분이기 때문에 충분히 웨어러블을 통해 관찰하는 것이 유용하다"고 말했다.
정 회장은 "웨어러블 기기를 통해 수면 주기를 포함한 수면 생체 리듬 등을 잘 파악하고 꾸준히 모니터링한다면 스스로 어느 정도 관리가 가능하고 이는 개인에게도 매우 중요한 건강 개선 습관"이라고 덧붙였다.
향후 데이터가 축적되면서 기술이 향상된다면 웨어러블 기기가 실제 의료 현장에서 쓰일 수 있다는 분석도 나왔다.
정 회장은 "아직 완벽하진 않지만 상당히 빠른 속도로 정확도가 개선되고 있는 추세를 봤을 때 앞으로 데이터가 계속 축적되면 인공지능 학습을 통해 데이터 측정 센서의 유효성이 높아지면서 웨어러블 기기가 의료 분야에서도 충분히 활용될 수 있을 것"이라고 예상했다.
비정형적 데이터 표준 구축 전엔 정확한 진단 불가, 아직 한계 명확해
아직 웨어러블 기기의 한계가 명확하다는 의견도 있다. 한림대병원 김동규 수면센터장은 "웨어러블 기기나 어플리케이션이 많이 나와 있긴 하지만 이들에 너무 의존하다 보면 실제 문제가 드러나지 않고 수면 질환을 그냥 넘기는 실수를 하기 쉽다"며 "웨어러블 기기는 의료기기가 아니기 때문에 정확한 진단은 아직 불가능하다고 보는 것이 맞다"고 주장했다.
김 센터장은 "어디까지나 웨어러블 기기는 보조적인 수단으로 활용해야지 해당 데이터를 토대로 문제를 진단하거나 질환을 파악할 순 없다"며 "환자가 병원에 올 때 해당 데이터를 가져오면 참고 정도는 할 수 있지만, 추가적으로 전문적인 검사를 권하는 것이 적절하다"고 말했다.
웨어러블 기기를 활용한 검사 데이터가 보다 정확성을 담보하기 위해선 비정형 데이터의 표준화 작업이 우선 필요하다는 게 김 센터장의 견해다.
그는 "현재 비정형적인 모습을 보이는 웨어러블 기기 데이터를 표준화할 수 있는 작업을 구축하고 이렇게 모인 표준화된 데이터를 바탕으로 알고리즘을 개발해 이를 경량 모듈화시켜 웨어러블에 탑재시킬 수 있다면 현재 스탠다드 검사를 대체할 수 있을 것"이라고 설명했다.
이어 그는 "현재 수면 검사의 골드 스탠다는 수면다원검사이지만 여러가지 불편함 혹은 코로나19로 인해 병원 이외 장소에서 재택 수면 검사가 가능하지 않느냐는 질의도 받는다"며 "현재 단계에서 수면다원검사를 대체할 순 없지만 간이검사 정도로 질환 의심을 할 수 있는 정도는 된다고 본다. 이를 뛰어 넘기 위해선 우선 비정형 데이터의 표준화 구축이 가장 시급한 과제"라고 말했다.
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