잠은 잘 잤는데 하루종이 머리가 무겁고 몸이 피곤한 상태가 계속된다. 일반 직장인 대부분은 이런 증상이 항상 있을것이다. 이런 증상을 수면호흡장애라고 한다. 대부분 사람들은 ‘당신은 수면질환이 있습니다.’라고 들으면 ‘나는 아니야 나는 건강하게 잘자’ 라고 대부분은 대답할 것이다.

이런 수면호흡장애(코골이, 무호흡,저호흡,환기장애)관련 증상을 몇가지 질문에 응답하는것만으로 90%이상 정확도로 맞추는 알고리즘을 국내 연구진이 개발했다. 병원에 방문해서 머리에 무언가를 가득 끼고 잠을 자면서 그래프를 그리면서 측정하는 모습은 이제 단 몇 번의 클릭으로 증상을 파악된다.

기초과학연구원과, KAIST, 삼성서울병원 연구진이 5000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습시켜 수면 질환 위험도를 예측하는 Sleeps(슬립스)를 개발했다. 슬립스에 나이와 몸무게, 성별 그리고최근 2주 동안의 수면에 대한 9가지 질문에 답을 하면 만성불면증, 수면무호흡장애, 수면호흡장애를 동방한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측한다.

제1 저자인 하석민 미국 MIT박사과정생은 “미국 하버드대 연구팀도 Ai기반 수면 질환 검사 알고리즘을 개발한 바 있으나, 이 시스템은 목둘레, 혈압 등 쉽게 답하기 어려운 질문이 포함되 있어 사용이 까다로웠다”며 “또한 하버드대 연구팀의 시스템의 예측 정확도는 70%에 불과했다”고 말했다.

IBS연구팀은 “이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강 문제를 해결해보고자 하는 시도에서 시작됐고, 중요하지만 쉽게 간과할 수 있는 수면 질환에 기계 학습을 접목했다”고 말했다. 삼성서울병원 연구팀은 ” 향후 건강검진시 Ai기반 자가검진 시스템을 포함한다면 잠재적인 수면 질환 환자들을 스크리닝하여 수면질환으로 발생하는 수많은 질환을 선제적으로 예방 할 수 있을것이라고 말했다.

자가 검사는 슬립스사이트에서 누구나 무료로 확인해 볼 수 있다.