하룻밤의 수면검사(PSG) 데이터만으로도, 앞으로 몇 년 안에 어떤 질병이 생길 가능성이 높은지 꽤 정확하게 측정 할 수 있다는 파운데이션 모델 연구 결과가 Nature Medicine에 발표되었다.
연구팀은 여러 코호트에서 모은 수면검사 데이터를 기반으로65,363명, 585,000 시간 규모의 모델을 구축했고, 수면 속 신호가 건강과 얼마나 깊게 연결되는지를 정량적으로 검증했다.
병원 진단기록(ICD)을 질병 분류 체계(phecode)로 변환해 1,868개 질병 범주를 만들고, 그중 통계적으로 충분히 평가 가능한 1,041개 질병을 대상으로 예측 성능을 테스트했다.
그 결과, AI가 치매, 심부전, 만성콩팥병, 사망 위험처럼 삶의 방향을 크게 바꾸는 결과들을 의미 있게 예측할 수 있음을 보여주었다.
즉, 깨어 있는 동안에는 포착하기 어려운 미세한 이상(산소 저하, 반복적 각성, 수면 분절, 호흡 이벤트)이 수면 중에는 훨씬 선명하게 드러나고, 그 흔적이 미래 질병 위험이라는 형태로 남는다는 뜻이다.
이처럼 멀티모달 수면 데이터를 정밀하게 측정하고 AI로 해석하는 기술이 성숙해진다면, 우리는 질병이 커진 뒤 대응하는 단계를 넘어 위험을 더 일찍 발견하고 더 이르게 개입할 수 있다.
이것이야 말로 인류의 건강수명을 가장 현실적으로 연장하는 강력한 기술중에 하나가 될듯 하다.