이는 순천향대 부천병원 이비인후과 최지호(서울아산병원 정신건강의학과 정석훈, 아주대병원 이비인후과 김현준, 충남대병원 김용민, 건국대병원 조재훈 교수)교수팀이 인공지능 슬립테크기업 ‘허니냅스’와 개발한 수면질환 진단 솔루션이다.
28일 부천병원에 따르면 수면 생체신호란 뇌파, 안구운동, 턱·다리 근전도, 심전도, 호흡 기류와 노력, 산소포화도, 자세, 코골이 등 수면 상태를 파악하거나 수면질환 진단을 위해 수면 중 모니터링하는 다양한 생체신호를 뜻한다.
한 사람의 수면을 파악하려면 숙련된 인력이 6~8시간의 수면 생체신호를 30초 단위로 판독하기 때문에 약 2~4시간이 소요된다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 전 세계적으로 인공지능(AI)을 이용한 판독시스템 연구를 활발히 진행했으나 그동안은 복잡하고 이질적인 생체신호 특성 때문에 AI 판독시스템이 사람이 직접 판독하는 수준까지 발전하기는 어려웠다. 그러나 솜눔은 사람의 판독 수준만큼 정확하고 신속한 분석이 가능하다. 분석 시간은 5분 내외다. 기존 수면 진단 AI가 영상 이미지 판독에 편중됐던 것과 달리 솜눔은 다채널·시계열 생체신호 데이터 기반 진단 알고리즘이며, 딥러닝을 기반으로 다채널·대용량 데이터를 실시간 분석한다.
최지호<사진> 교수는 "솜눔의 성능 향상을 위한 핵심 기술 개발을 위해 허니냅스와 미국 유수 대학 연구팀, 과기정보통신부 산하 nCOMS센터 연세대 강신일 교수팀이 참여했다"고 말했다.
부천=최두환 기자 cdh9799@kihoilbo.co.kr
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