AI가 수면 검사 데이터로 건강 위험 식별

인공지능 모델이 표준 야간 수면 검사 데이터에서 기존 임상 지표로는 파악하기 어렵던 미세한 생리적 신호를 추출해 심혈관 질환 인지 기능 저하 사망률 등 장기 건강 위험을 예측할 수 있는 것으로 확인됐다. 네이처 커뮤니케이션스에 게재된 최신 연구에 따르면 클리블랜드 클리닉과 IBM의 합작 연구 프로그램인 디스커버리 애셀러레이터와 여러 대학의 연구진이 공동 개발한 AI 모델은 클리블랜드 클리닉의 STARLIT 등록 데이터베이스를 학습해 환자를 5단계 위험군으로 분류했다. 연구 결과 최고 위험군의 5년 내 사망 위험은 최저 위험군의 두 배에 달했으며 이는 기존 수면무호흡증 중증도 지표인 무호흡 저호흡 지수로는 포착되지 않았던 수치다. 연구진은 수면 검사 과정에서 수집되는 뇌 심폐 신경근육 데이터의 상당 부분이 기존 임상 관행에서 제한적으로 활용되어 왔음을 지적했다. 새로운 AI 기반 접근법은 성별에 관계없이 예측 정확도를 유지하며 기존 기준보다 우수한 위험 군집화를 보여줬다. 이는 단순한 수면 장애 진단을 넘어 일상적인 의료 검사가 포함하는 방대한 생리적 정보를 활용해 심뇌혈관 및 신경계 질환의 조기 예측과 맞춤형 치료로 이어질 수 있음을 시사한다. 연구진과 임상 전문가들은 향후 다양한 인구 집단에서의 검증을 진행하며 의료계 기술 기업 학회 간 협력을 확대할 계획이라고 밝혔다. 연구진들은 Routine 의료 검사가 현재 임상에서 추출하는 것보다 훨씬 많은 생리적 정보를 담고 있으며 AI를 통해 이를 완전히 해독함으로써 수면 연구가 건강 관리의 핵심 축으로 자리잡도록 할 것이라고 전망했다.