인공지능(AI)으로 REM(Rapid eye movement) 수면 장애를 높은 정확도로 잡아내는 솔루션이 나와 학계의 주목을 받고 있다.

전문가가 10시간 이상 모니터링을 진행해야 하는 고가의 수면다원검사를 인공지능이 대체할 수 있는 가능성을 열었다는 점에서 향후 의료비를 줄일 수 있다는 것이 전문가들의 평가다.

10일 미국신경과학회지(Annals of Neurology)에는 REM 수면 장애를 진단하는 인공지능에 대한 검증 연구 결과가 공개됐다(doi.org/10.1002/ana.27170).

REM 수면 장애는 말 그대로 수면 중에 빠르게 눈이 움직이는 등 꿈에서 일어나는 일이 실제 물리적인 행동으로 이어지는 질환이다.

현재 전 세계적으로 환자가 8000만명에 달할 정도로 급속도로 유병률이 증가하면서 경각심이 높아지고 있는 질환.

특히 REM 수면 장애가 일어날 경우 파킨슨병이나 치매의 초기 징후가 된다는 점에서 신속한 진단을 통한 치료 전략이 권고되고 있다.

하지만 문제는 비용이다. 진단을 위해 수면다원검사가 필요하지만 전문가가 환자의 수면 시간 동안 지속적으로 모니터링을 진행해야 한다는 점에서 고가이기 때문이다.

또한 최근에는 진단 정확도를 높이기 위해 3D 카메라를 활용한다는 점에서 초기 시설비로 인한 가격 부담도 상당하다.

특히 전문가가 모니터링을 진행해도 근육 활동량을 포함해 시간 등 여러가지 복합적 변수를 판단해야 한다는 점에서 숙련도에 따라 진단이 달라지는 문제도 있었다.

마운트 시나이 의과대학 엠마뉴엘 듀링(Emmanuel During) 교수가 이끄는 연구진이 이에 대한 인공지능 개발에 나선 배경도 여기에 있다.

만약 전문가가 10시간 이상 모니터링할 필요없이 인공지능이 이를 대체해 준다면 수면다원검사의 가격을 대폭 낮출 수 있다는 판단에서다.

이에 따라 연구진은 미국 172개 의료기관에서 수집된 수면다원검사 데이터를 통해 인공지능을 학습시켰다.

이어 REM 수면 장애 환자 81명과 수면 장애가 없는 91명을 대상으로 이에 대한 검증 연구를 진행했다.

그 결과 이 인공지능 모델은 비디오에서 연속된 프레임 사이의 픽셀 움직임을 계산해 정확히 REM 수면 장애를 진단하는데 성공했다.

실제로 이 움직임을 0.1초에서 2초로 설정하면 인공지능 모델은 정확도를 의미하는 곡선하면적(AUC)이 0.959를 기록했다. 정확도가 95.9%에 달한다는 의미가 된다.

특히 이 인공지능 모델은 3D 카메라가 아닌 2D 카메라 영상만으로도 이러한 정확도를 기록했다는 점에서 의미가 있다는 것이 연구진의 설명이다.

엠마뉴엘 듀링 교수는 "현재 수면다원검사에서 시트나 담요가 수면 중 움직임을 가리기 때문에 3D 카메라가 필요하다는 것이 정론"이라며 "하지만 이 인공지능은 2D 카메라만으로 매우 정확하게 REM 수면 장애를 진단하는데 성공했다"고 설명했다.

이어 그는 "이 인공지능을 활용하면 상대적으로 고가인 수면다원검사 비용을 낮추는 동시에 이로 인해 치료를 망설이고 있는 환자군의 조기 진단에 큰 도움이 될 것"이라고 밝혔다.