“복잡한 정밀검사 대신 푹 주무세요”
당신이 자는 동안, 몸은 미래의 질병 위험을 말하고 있다. 스탠포드 의학대학 연구팀이 지난 1월 개발한 인공지능 모델 ‘SleepFM’은 단 하룻밤의 수면 데이터만으로 130개 질병의 발병 위험을 예측한다. 치매, 심장마비, 암까지 포함된다.
이 모델은 65,000명의 참가자로부터 수집한 약 60만 시간의 수면 데이터를 학습했다. 연구팀은 환자들의 수면 기록과 최대 25년간의 건강 추적 데이터를 결합해 1,041개 질병 카테고리를 분석했다.
그 결과 130개 질병에 대해 의미 있는 예측 능력을 확보했다.
이는 단순한 수면의 질 측정을 넘어선다. 수면 중 뇌파, 심박수, 호흡 패턴, 안구 운동 등 다양한 생체 신호의 ‘불일치’를 포착해 질병 위험을 읽어낸다. 의학계는 이를 ‘무증상 단계의 조기 발견 혁명’이라 평가한다.
수면 신호 간 불일치가 질병 예고
SleepFM의 핵심 기술은 ‘신호 간 상관관계 학습’이다.
수면의학 전문가들은 “뇌는 깊은 수면 상태인데 심박수는 각성 상태를 보이는 등 생체 신호가 서로 어긋날 때 건강 이상을 의미한다”고 설명한다. 연구팀은 한 종류의 신호를 의도적으로 숨기고 다른 신호들로 이를 재구성하도록 AI를 훈련시켰다.
이 과정에서 AI는 정상적인 수면 패턴을 학습하고, 패턴에서 벗어난 이상 신호를 질병 위험 지표로 인식하게 됐다. 연구를 주도한 제임스 주 스탠포드대 생의학 데이터과학 교수는 “ChatGPT가 텍스트에서 언어를 학습하듯, SleepFM은 수면 신호에서 건강의 언어를 학습한다”고 밝혔다.
파킨슨병 89%, 유방암 87% 정확도
SleepFM의 예측 정확도는 현재 임상에서 사용 중인 모델을 뛰어넘는다. 파킨슨병과 전립선암은 89%, 유방암 87%, 치매 85%, 심장마비 81%의 정확도를 기록했다.
이는 C-index라는 평가 지표로 측정됐는데, 0.89는 “100번 중 89번 AI의 예측이 실제 결과와 일치한다”는 의미다.
의료 AI 전문가들은 “현재 임상에서 사용되는 암 치료 반응 예측 모델이 대부분 0.7 수준인 점을 고려하면, SleepFM의 0.8 이상 성능은 즉시 의료 현장에 적용 가능한 수준”이라고 평가한다.
특히 암, 순환기 질환, 정신 건강 장애 예측에서 두드러진 성능을 보였다.
연구팀은 SleepFM이 수면 데이터만으로 생물학적 나이를 평균 7.3년 오차로 추정할 수 있다는 사실도 확인했다. 이는 노화 속도 평가의 새로운 바이오마커로 활용될 전망이다.
웨어러블 시대, 일상 속 건강 예측
SleepFM의 진정한 혁신은 미래 활용 가능성에 있다. 현재는 수면 클리닉의 정밀 검사 데이터를 사용하지만, 연구팀은 스마트워치나 피트니스 밴드 같은 웨어러블 기기 데이터와의 연계를 계획 중이다.
이렇게 되면 병원 방문 없이 일상적인 수면 모니터링만으로 질병 위험을 조기에 파악할 수 있다.
다만 실제 진료 현장 도입까지는 시간이 필요하다. 의료기기 규제 당국의 승인 절차와 추가 임상 검증이 남아있기 때문이다.
또한 현재 SleepFM은 ‘블랙박스’ 모델로, 어떤 수면 패턴이 특정 질병과 연결되는지 명확히 설명하지 못한다는 한계도 있다. 연구팀은 해석 가능성을 높이는 기술 개발을 진행 중이다.
수면과 건강의 연관성은 오래전부터 알려졌지만, AI가 이를 정밀하게 수치화하고 예측 도구로 만든 것은 처음이다.
매일 밤 우리가 무심코 잠드는 동안, 몸은 미래의 건강 상태를 끊임없이 기록하고 있었던 셈이다. SleepFM은 그 기록을 읽어내는 새로운 방법을 제시했다.
