미국 연구팀이 단 하룻밤의 수면 기록만으로 100가지 이상의 건강 상태를 예측하는 인공지능(AI) 모델을 최초로 개발했다.
스탠퍼드 의대 에마뉘엘 미뇨(Mignot), 제임스 주(Zou) 교수팀 연구다. 이들은 6만5000명의 수면 데이터 60만 시간을 학습시킨 AI를 개발했고 그 결과를 지난 6일 국제 학술지 ‘네이처 메디슨(Nature Medicine)’에 소개했다.
◇수면 데이터 보고 질병 예측하는 AI 나왔다
연구팀이 개발한 AI 모델 이름은 ‘슬립FM(Sleep Foundation Model)’이다. 연구팀은 먼저 6만5000명의 58만5000시간 분량의 방대한 수면 검사(수면다원검사·Polysomnography)’ 기록을 AI에 5초 단위로 쪼개서 입력했다. 여기에는 뇌파(BAS), 심전도(ECG), 근전도(EMG), 호흡 신호의 기록이 아주 상세하게 들어있다.
연구팀은 이후 이른바 ‘하나 빼기(Leave-one-out) 학습법’으로 추가 훈련을 시켰다. AI에 뇌파, 호흡, 안구 움직임 데이터 등을 다 보여주고, ‘이 데이터를 통해 심전도 데이터를 추론하고 재구성하라’고 가르치는 방식이다. 가령 AI에 ‘내가 심장 박동 기록을 가릴 테니까, 뇌파와 숨소리만 듣고 심장이 어떻게 뛰었을지 맞춰봐’라는 식이다. AI가 이런 과정을 수억 번 반복하면서 ‘뇌가 이렇게 움직일 때 심장은 저렇게 뛰는 게 정상이다’라는 식으로 사람 몸의 정상적인 연결 고리를 깨닫게 된다.
◇파킨슨병 89%, 치매 85% 예측
연구팀은 이후 AI에 방대한 건강 기록을 학습시켰다. 질병을 예측하는 단계다. 수면 데이터뿐 아니라 스탠퍼드 수면 의학 센터가 보관하고 있는 환자들의 수십 년 치 질병 추적 관찰 기록까지 통합적으로 학습시킨 것이다. 만약 어떤 사람이 뇌파는 깊은 잠에 빠진 것처럼 안정적인데 심장은 깨어 있는 것처럼 빠르게 뛴다면, AI가 ‘이 사람 몸에 지금 문제가 있다’고 감지하게 된다. AI는 이런 부조화 패턴을 분석해 “이 패턴은 5년 뒤 파킨슨병이 올 확률이 89%”라고 예측하는 것이다.
이런 과정을 통해 AI는 130가량의 질병을 수면 데이터를 통해 예측할 수 있게 됐다. 특히 치매(85%), 파킨슨병(89%), 심근경색(81%), 전립선암(89%), 유방암(87%) 위험을 상당히 정확하게 예측했다. 사망 위험 예측률도 84%나 됐다.
연구팀은 앞으로 ‘슬립FM’에 웨어러블 기기 등으로 얻은 각종 건강 데이터를 추가 학습시킨다는 계획이다. 이를 통해 AI의 예측 정확도를 더욱 높이겠다는 것이다. 주 교수는 “AI가 매우 다양한 조건의 질병을 AI 모델이 정확하게 예측해낼 수 있다는 사실에 놀랐다”면서 “이를 통해 질병을 조기에 예측할 수 있는 기술을 획득하게 됐다”고 했다.