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기사입력시간 23.06.27 07:57최종 업데이트 23.06.27 07:57

[슬립테크] 에이슬립, 스마트폰 '소리' 측정으로 가정용 수면무호흡증 감지기 제시

[SLEEP 2023] 수면 시 발생한 음향으로 가정에서 수면 단계 구분할 수 있는 모델도 제시

미국수면의학회·수면연구학회 연례학술대회(SLEEP 2023)
미국수면학회(AASM)와 수면연구학회(SRS)가 공동으로 개최하는 제37차 미국수면학회(APSS) 연례 학술대회인 SLEEP 2023이 6월 3일부터 7일까지(현지시간) 미국 인디애나폴리스에서 열렸다. 학술대회에서는 기초 및 중개 수면 과학과 일주기 과학, 폐쇄성 수면 무호흡증 및 만성 불면증과 같은 수면 장애의 진단 및 치료에 대한 발전 사항을 논의했다. 메디게이트뉴스는 수면건강과 슬립테크의 중요한 연구 내용을 발췌한다.

①근적외선 방출 웨어러블 기기, 수면 관련 증상 개선하고 수면의 질 높여
②임신 말기 코르티솔 수치 높으면 생후 7개월 잠드는데 더 오래 걸려
③누워서 걱정하기 등 사람들이 가장 잘 안지키는 수면위생 3가지는
④"규칙적인 수면 일정 갖는 게 건강 핵심…사망위험 낮춘다"
⑤성인물 보는 청소년, '수면 시간' 조절로 막을 수 있을까
⑥불면증 성인 75% "취침 전 성관계, 수면에 도움"
⑦잠 못 드는 군인들…원격모니터링이 대안될까
⑧밤에 수면 유지에 어려움 느낀다면 '우울증 중증도'와 관련 깊어
⑨애플워치, 수면 데이터 수집과 수면장애 치료 위한 보조도구로 사용 가능
⑩에이슬립, 소리로 측정하는 가정용 수면무호흡증 감지기 제시

[메디게이트뉴스 조운 기자] 다양한 기술 발전에 따라 병원 수면다원검사실에서 진행되던 폐쇄성수면무호흡증 진단검사가 집에서도 가능할 지 주목된다. 딥러닝 기술을 이용해 가정 소음과 수면무호흡 환자의 소음을 구별해 수면무호흡증의 정도를 판단하는 모델이 처음으로 제시됐다.

슬립테크 스타트업 에이슬립이 동국대 인공지능학과와 서울 분당대병원과 연구팀과 가정용 소음이 추가된 음향을 딥러닝 모델을 이용해 훈련시킨 실시간 음향 무호흡 이벤트 감지기에 대한 연구 결과()를 발표했다.

이번 연구는 수면학회(AASM)·수면연구학회(SRS)가 지난 3~7일(현지시간) 공동으로 개최한 제37차 수면전문학회(Associated Professional Sleep Societies, APSS) 연례 학술대회 SLEEP 2023에서 발표됐다.

보통 폐쇄성수면무호흡증(OSA)은 병원 수면다원실에서 야간 모니터링을 통해 진단이 이뤄진다. 하지만 연구팀은 집에서 편리하게 폐쇄성수면무호흡을 감지하기 위해 딥러닝 기술을 이용한 음향 무호흡 이벤트 감지기를 개발했다.

연구팀은 다양한 소음이 존재하는 가정 환경에서 실시간으로 폐쇄성수면무호흡증 시 발생하는 소리 이벤트를 감지할 수 있도록 하는 모델을 만들었다. 연구팀은 딥러닝 모델을 활용해 가정 소음에서도 수면 호흡 소리를 듣고 폐쇄성수면무호흡증과 관련된 소리인지를 판단할 수 있게 만들었다.

이를 위해 연구팀은 150일 동안 환자가 수면다원검사를 받는 동안 마이크와 스마트폰으로 각각 1154건, 297건의 소면 호흡 데이터를 수집하고, 주거 환경에서 발생할 수 있는 2만2500개의 가정 소음 데이터를 수집했다.

음향 무호흡 감지기는 수면 호흡 소리의 멜 스펙트로그램(Mel spectrogram)을 입력해 시간별로 무호흡증, 호흡곤란 혹은 무증상 등 폐쇄성수면무호흡증의 정도를 판단하게 된다.

그 결과 연구팀이 개발한 모델은 무증상일 때 92%의 정확성을 보였고, 무호흡은 84%, 저호흡은 51%의 정확성을 보였다. 대부분의 오분류는 저호흡증일 때 이뤄졌는데, 저호흡의 15%는 무호흡으로, 34%는 무증상으로 잘못 예측됐다.

연구팀은 "이번 연구는 시끄러운 가정 소음 환경에서도 작동하는 실시간 폐쇄성무호흡 감지기를 보여줬다. 이에 기반해 가정 환경에서 다양한 야간 모니터링 및 실시간 진단 기술의 유용성을 확인하기 위한 추가 연구가 필요하다"고 밝혔다.

에이슬립은 또 동국대 인공지능과, 분당서울대병원팀과 스마트폰으로 녹음된 소리를 기반으로 한 가정용 수면 단계 확인 딥러닝 모델 연구 결과()도 SLEEP 2023에서 소개했다.

연구팀은 수면다원실(PSG) 데이터에서 추출한 음성(n=812)과 라벨이 붙은 가정에서 얻은 음성(n=829), 라벨이 붙지 않은 가정에서 얻은 음성(n=45)을 갖고 딥러닝 교육을 실시했다.

이렇게 만든 홈슬립넷(HomeSleepNet)은 가정 환경에서 깨어있는 상태, NREM 수면상태, REM 수면상태 세 단계를 구분할 수 있게 됐는데, 그 정확도가 76.2%로 나타났다. 구체적으로 각성 상태는 63.4%, NREM 수면은 83.6%, REM 수면은 64.9%를 예측했다.

연구팀은 "이번 연구는 가정 환경에서 수행된 최초의 음성 기반 수면 단계 연구다. 게다가 사용된 음성은 전문 장비가 아닌 상업용 스마트폰으로 녹음된 음성이었다"라며 "우리가 제안한 모델이 집에서 매일의 수면 습관을 위한 믿을만하고 편리한 추적 방법이 될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

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조운 기자 ([email protected])

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