순천향대 부천병원 이비인후과 최지호 교수팀(서울아산병원 정신건강의학과 정석훈 교수‧아주대학교병원 이비인후과 김현준 교수‧충남대학교병원 이비인후과 김용민 교수‧건국대학교병원 이비인후과 조재훈 교수)이 인공지능 슬립테크기업 허니냅스와 수면 생체신호 AI 판독시스템 ‘솜눔(SOMNUM)’을 개발하고, 수면질환 진단 솔루션으로서는 아시아 최초로 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 획득했다고 28일 밝혔다.
수면 생체신호란 뇌파, 안구운동, 턱 및 다리 근전도, 심전도, 호흡 기류 및 노력, 산소포화도, 자세, 코골이 등 수면상태를 파악하거나 수면질환 진단을 위해 수면 중 모니터링하는 다양한 생체신호를 뜻한다. 한 사람의 수면을 파악하려면 숙련된 인력이 직접 6~8시간의 수면 생체신호를 30초 단위로 판독하기 때문에 약 2~4시간이 소요된다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 전 세계적으로 인공지능(AI)을 이용한 판독시스템 연구가 활발히 진행되어 왔으나, 그동안은 복잡하고 이질적인 생체신호의 특성 때문에 AI 판독시스템이 사람이 직접 판독하는 수준까지 발전하기는 매우 어려웠다.
그러나 이번에 개발된 솜눔은 사람의 판독 수준만큼 정확하고 신속한 분석이 가능하다. 분석 시간은 약 5분 내외다. 기존 수면 진단 AI가 영상 이미지 판독에 편중되어 있던 것과 달리 솜눔은 다채널‧시계열 생체신호 데이터 기반 진단 알고리즘이며, 딥러닝을 기반으로 다채널‧대용량 데이터를 실시간으로 분석한다.
최지호 교수는 “솜눔의 성능 향상을 위한 핵심 기술 개발을 위해 허니냅스와 미국 유수 대학 연구팀, 과학기술정보통신무 산하 nCOMS(Nat’l center for optically-assisted mechanical systems)센터 연세대학교 강신일 교수팀 등이 참여했다”고 말했다.
최근 솜눔을 이용한 주요 연구들이 저명 해외 학회에서 발표되거나 SCIE급 논문에 게재되기도 했다. 2019년 세계수면학회 개최 ‘World Sleep’에서 ‘자동화된 수면 단계점 점수 인터넷 알고리즘의 유효성 검사: 신경망 알고리즘’이란 제목의 연구가, 올해 6월 미국수면의학회 주최 'Sleep 2023'에서 ‘성인의 자동 호흡 사건 채점을 위한 견고한 하이브리드 알고리즘’이란 제목의 연구가 발표되었으며, ‘딥러닝 알고리즘을 사용한 자동 수면 단계 채점에 대한 검증 연구’는 2022년 SCIE급 국제학술지 ‘Medicina’에 게재됐다.
