각종 장비를 몸에 부착한 채 병원에서 하룻밤을 보내야 하는 번거로운 검사 없이 웹사이트를 통해 간단히 수면질환 위험도를 파악할 방법이 나왔다.

기초과학연구원(IBS) 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀은 삼성서울병원 주은연·최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀과 공동 연구를 통해 개발한 세가지 수면질환을 예측할 수 있는 알고리즘 '슬립스'를 12일 공개했다.

공동연구진은 약 5000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습시켜 수면질환 위험도를 예측하는 슬립스를 개발했다.

슬립스에서 나이 성별 키 체중 최근 2주간의 수면 시 어려움, 수면 유지 어려움, 기상 시 어려움, 수면 패턴에 대한 만족도, 수면이 일상 기능에 미치는 영향 등 간단한 9개의 질문에 답하는 것만으로 만성불면증 수면호흡장애 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다.

가령 슬립스 검사 결과 수면호흡장애 위험도가 50%라는 결과가 나왔다면 실제 수면다원검사를 시행했을 때 수면호흡장애가 발견될 확률이 50%임을 의미한다.

검사를 원하는 사람은 누구나 슬립스 사이트(www.sleep-math.com)를 통해 수면질환 여부를 예측해 볼 수 있다. 현재 본인의 상태를 기준으로 몸무게 변화나 나이가 듦에 따른 수면 질환 위험도 변화도 살펴볼 수 있다.

김재경 IBS CI는 "이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강 문제를 해결해보고자 하는 시도에서 시작했다"며 "수면질환 진단의 복잡한 과정을 줄인 만큼, 많은 사람이 슬립스를 통해 자신의 수면 건강을 알 수 있는 계기가 되길 바란다"고 말했다.