분당서울대병원 이비인후과 김정훈·조성우 교수 연구팀이 스마트폰 기기의 마이크만을 활용해 수면무호흡증을 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 향후 진단 장비가 없는 개인도 스마트폰을 활용해 보다 간편하게 수면 중 호흡음을 측정, 수면무호흡증을 진단할 수 있게 될 전망이다.

수면무호흡증은 잠을 자는 동안 일시적으로 호흡이 멎거나 기도가 좁아져 적절한 호흡을 할 수 없는 수면장애 증상으로, 극심한 피로감을 비롯해 두통 혹은 집중력 저하 등을 유발해 삶의 질을 떨어뜨린다. 또한 장기간 방치할 시 뇌졸중과 치매의 발병 위험을 높이고 고혈압, 당뇨, 협심증 등 심뇌혈관 질환의 원인이 될 수 있어 조기진단이 무엇보다 중요하다.

수면무호흡증을 진단하기 위해서는 병원에서 하룻밤 머물며 수면 중 호흡, 심장 상태, 산소 농도와 같은 다양한 생체 신호를 측정하는 ‘표준수면다원검사’를 받아야 한다. 하지만 수면무호흡증의 정도는 그날의 피로도, 식습관, 깊은 수면의 비율 등에 영향을 많이 받아 매일 달라진다. 따라서 검사 당일의 상황에 따라 변동성이 있으며, 낯선 환경에서 각종 장비를 부착하기 때문에 수면에 방해가 되는 경우가 많다.

문제는 환자의 시간 부담과 건강보험 적용 제한의 이유로 인해 표준수면다원검사를 1회 이상 받기 어렵다는 점이다. 이러한 일회성 검사의 한계로, 환자의 당일 컨디션에 따른 결과에 의존할 수밖에 없어 환자들의 평소 수면환경에서 반복적으로 측정할 수 있는 어느 정도 정확하고 보다 간편한 검사법이 필요한 실정이다.

이에 연구팀은 스마트폰을 이용해 언제 어디서나 수면무호흡증의 증상을 진단할 수 있는 기반 기술을 마련하고자 연구를 진행, 표준수면다원검사를 수행하는 동시에 스마트폰으로 환자의 수면 중 호흡음을 녹음해 수면무호흡증을 예측할 수 있는지를 분석했다. 이번 연구는 2015년부터 2019년까지 분당서울대병원 이비인후과 수면센터에서 검사받은 423명의 환자를 대상으로 실시됐다.

그 결과, 연구팀은 스마트폰으로 녹음한 소리 데이터를 가공하는 최적의 설정을 찾아내며 정확도 82% 수준의 알고리즘을 고안했다. 특히, 스마트폰 내장 마이크는 대부분 ‘적응형 잡음제거(adaptive noise cancellation)’로 소리 데이터의 특징적 요소를 추출하기 때문에 수면 중 호흡음 녹음에 적합하다고 밝혔다.