향후, 수면 중 생체신호로 심뇌혈관질환 위험인자 감별 인공지능 알고리즘 개발

사진:픽사베이
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한림대학교춘천성심병원(원장 이재준)과 한림대학교산학협력단(단장 송창근)은 최근 과학기술정보통신부(장관 최기영)가 주최하고 한국정보화진흥원(원장 문용식)이 주관하는 ‘인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업’ 가운데 ‘인공지능 기술의 수면 산업 적용 활성화를 위한 수면다원검사 데이터 공개 사업’ 수행기관으로 선정됐다.

한림대춘천성심병원과 한림대산학협력단이 서울대학교병원 등 외부 기관과 컨소시엄을 구성하여 진행하는 이번 사업은 오는 12월 31일까지 수면 산업에 적용 가능한 데이터 구축과 인공지능 알고리즘 개발을 목표로 하고 있다.

김동규 한림대춘천성심병원 이비인후과 교수(세부과제 연구책임자)는 “이번 사업을 통해 1만 건 이상의 수면다원검사 데이터베이스를 구축하고, 수면다원검사 자동 판독 인공지능 모델을 개발하고 있다”며 “수면 데이터가 인공지능 기술과 만나면 개인 건강관리에 도움이 될 뿐만 아니라 수면 산업 활성화 등 다양한 부가가치 창출이 가능할 것으로 본다”고 말했다.

수면 중 생체신호는 각종 심뇌혈관질환을 예측하고 진단하는 데 유용한 것으로 알려져 있다. 대표적인 수면 질환인 수면무호흡증은 뇌에 산소가 부족해 자주 잠에서 깨게 되며, 각성상태로 인해 혈관이나 심장에 스트레스를 줌으로써 고혈압·뇌경색 등 심뇌혈관질환의 위험도를 증가시킨다.

특히 폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 호흡장애로 인해 산소고갈을 일으키는데, 우리 몸에서 가장 많은 산소와 영양이 공급돼야 하는 뇌와 심장에 치명적이다.

한림대춘천성심병원과 한림대 소프트웨어융합대학은 뇌파·산소포화도·심전도·이상호흡·움직임 등 수면다원검사를 통해 파악할 수 있는 10여 종의 생체신호 데이터를 분석하고 각각의 항목을 임상적으로 의미 있는 정보로 자동으로 해석하는 알고리즘을 개발하고 있다.

한편, 이정근 한림대 소프트웨어융합대학 교수는 “이번 과제를 수행하면서 축적된 연구역량을 바탕으로 수면 중 생체신호로 심근경색·뇌졸중 등 심뇌혈관질환 위험인자를 감별할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발하고 있다”면서 “이 인공지능 모델이 완성된다면 개인별 수면 데이터로 발생 가능한 질환을 사전에 파악해 대처가 가능할 것”이라고 말했다.

 

 

 

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