우리는 인생의 3분의 1을 잠을 자며 보냅니다. 단순히 피로를 푸는 시간인 줄 알았던 수면 시간이, 사실은 내 몸의 미래 건강을 알려주는 가장 정직한 데이터라면 어떨까요?
최근 Nature Medicine에 게재된 연구는 인공지능(AI)이 우리의 ‘잠(Sleep)’을 분석하여 심부전, 뇌졸중, 치매 등 130가지가 넘는 질병을 예측할 수 있음을 증명했습니다. 바로 스탠포드 대학 연구팀이 개발한 SleepFM(Sleep Foundation Model) 입니다.
오늘은 단순한 수면 단계 분석을 넘어, 생체 신호의 ‘언어’를 이해하고 질병을 예견하는 이 혁신적인 AI 모델에 대해 알아보겠습니다.
왜 ‘수면’ 데이터인가?
수면다원검사(PSG)는 수면 장애를 진단하는 표준 검사입니다. 이 검사는 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 근전도(EMG), 호흡 등 우리 몸에서 나오는 다양한 생체 신호를 동시에 기록합니다.
하지만 지금까지 이 방대한 데이터는 ‘수면 무호흡증’이나 ‘수면 단계’를 분류하는 데만 제한적으로 사용되었습니다. 사람이 일일이 데이터를 분석하기에는 너무 복잡하고 방대했기 때문이죠. 연구팀은 여기에 주목했습니다.
“수면 중 발생하는 복잡한 생리학적 상호작용 속에 미래의 질병을 예측할 수 있는 단서가 숨겨져 있지 않을까?”
SleepFM: 수면을 이해하는 거대 기초 모델
SleepFM은 텍스트를 이해하는 GPT와 같은 LLM(거대언어모델)처럼, 수면 생체 신호의 문맥을 이해하는 ‘기초 모델(Foundation Model)’입니다.
핵심 특징
- 압도적인 데이터 규모: 약 65,000명의 참가자로부터 수집된 585,000시간 이상의 수면 기록을 학습했습니다. 이는 기존 연구 대비 5~25배 더 많은 양입니다.
- 다중 모드(Multi-modal) 학습: 뇌파, 심장, 근육, 호흡 신호를 따로 보지 않고, 이들이 서로 어떻게 상호작용하는지를 대조 학습(Contrastive Learning) 을 통해 스스로 익혔습니다.
- 유연성: 병원마다 측정 장비나 채널이 달라도 데이터를 통합해서 분석할 수 있는 아키텍처를 갖췄습니다.
놀라운 결과: 잠만 잤는데 ‘미래 질병’이 보인다
SleepFM의 성능은 놀라웠습니다. 단순히 수면 단계를 맞추는 것을 넘어, 하룻밤의 수면 데이터만으로 향후 발생할 질병 위험도를 정확하게 예측했습니다.
논문에서 밝힌 주요 예측 성능(C-Index 기준)은 다음과 같습니다:
- 치매 (Dementia): 0.85 (매우 높은 정확도)
- 사망 위험 (Death): 0.84
- 심부전 (Heart Failure): 0.80
- 만성 신장 질환 (CKD): 0.79
- 뇌졸중 (Stroke): 0.78
- 심방세동 (Atrial Fibrillation): 0.78
특히, 파킨슨병(0.93)과 알츠하이머병(0.91) 같은 신경 퇴행성 질환 예측에서 탁월한 성능을 보였습니다. 이는 수면 장애가 뇌 질환의 전조 증상이라는 기존 의학계의 가설을 AI 데이터로 확실하게 입증한 셈입니다.
기존 모델과의 비교: 왜 SleepFM이 압도적인가?
연구팀은 SleepFM을 기존의 분석 방식(나이, 성별, BMI만 고려한 모델 & 지도 학습 기반 모델)과 비교했습니다.
- 정보의 깊이: 단순히 “나이가 많으니 위험하다”가 아니라, 뇌파의 미세한 패턴과 심장 박동의 변이 등을 종합하여 판단합니다.
- 데이터 효율성: 라벨링(정답지)이 없는 데이터로 먼저 훈련(Pre-training)한 뒤 미세 조정(Fine-tuning)을 거치기 때문에, 적은 데이터로도 훨씬 높은 성능을 냅니다.
- 일반화 능력: 학습에 참여하지 않은 외부 데이터셋(SHHS)에 적용했을 때도 심혈관 질환 사망(0.88) 등을 정확히 예측했습니다. 이는 모델이 특정 병원 데이터에 과적합(Overfitting)되지 않고, 진짜 ‘수면의 언어’를 배웠음을 의미합니다.
마치며: 예방 의학의 새로운 미래
SleepFM은 우리가 자는 동안 웨어러블 기기나 간소화된 수면 검사만으로도 심각한 질병을 조기에 발견할 수 있는 가능성을 열었습니다.
“기초 모델(Foundation Model)은 수면 기록으로부터 수면의 언어를 학습할 수 있으며, 이를 통해 확장 가능하고 효율적인 질병 예측이 가능해진다.”
이 연구는 AI가 헬스케어, 특히 예방 의학 분야에서 어떻게 혁명을 일으킬 수 있는지 보여주는 중요한 지점입니다. 앞으로 스마트워치를 차고 자는 것만으로도 “치매 위험이 감지되니 병원에 가보세요”라는 알림을 받는 날이 머지않았을지도 모릅니다.