| 초록 |
□ 연구의 목적 및 내용 일상생활에서 일상적 수면관리 목적의 개인화된 수면관리기기를 개발하기 위해 수면 중 발생하는 생체신호 중 코골이를 포함한 호흡음 수집. 수면 중 음향정보를 분석하여 Acoustic Biomarker를 선정하고, 이를 기반으로 수면상태를 비침습적으로 측정할 수 있는 새로운 개념의 smart sleep mask의 의학적 알고리즘 개발하고 융복합연구를 통해 smart sleep mask를 개발하고 이의 정확성과 유효성을 수면다원검사법 및 수면무호흡 검사와 병행 시행하는 임상시험 및 시범적용 Smart sleep mask의 고도화 및 이를 이용한 다양한 수면 건강관리시나리오 개발 및 시범적용을 목표로 함. 더불어 수면 시 호흡음 및 생체신호 연계 분석을 통한 수면무호흡 중증도 판단 알고리즘 및 수면 관리 솔루션 개발 및 수집된 수면 중 호흡음과 생체신호를 이용하여 특징점을 추출/학습하고 기계학습 기반으로 수면다원검사의 결과 지표(AHI) 추정 알고리즘 및 개인 수면 질 향상용 솔루션 연구 개발 □ 연구개발성과 복합센서기반 모듈 프로토타입 장비를 이용한 호흡음 및 코골이 소리 수집을 위한 임상 시험계획 승인 4건 획득 지금까지 개발된 기술은 기능면에서 단순히 코골이 소리만을 검출해내는 초기단계이며 폐쇄성 수면무호흡증을 스크리닝하는 도구로 이용되기에는 이를 의학적으로 뒷받침할 만한 근거가 부족함. 따라서 호흡음 뿐 아니라 산소포화도, 맥박, 두위 변화 등 수면 중 발생하는 바이오마커를 수집하고 기계 학습 기반으로 분석할 수 있는 웰니스기기 혹은 의료기기를 개발하고 코골이 및 폐쇄성 수면무호흡증에 대한 스크리닝에 있어 의학적인 근거를 마련하는 것이 필요함. 이를 위해서는 1) 대상 환자들을 모집해야 하고 2) 다채널(level I) 수면 다원검사시설이 있어야만 하며, 이들의 검사는 음향 정보는 coupling이 되어있어야 함. 본 연구진은 현재 까지 첫 연구대상자 검사를 시작으로 2020년 7월까지 총 730명 연구대상자를 등록 하였고, 527명 데이터 수집을 완료함. 여기에는 수면다원 검사의 뇌파, 산소 포화도, 흡기 및 호기 및 자세 정보를 포함한 raw data 와 무호흡지수, 저호흡지수, 산소탈포화 지수, 최소산소포화도등 가공된 data, 그리고 이들과 음향신호까지 couple 된 자료들임. 이 자료를 가지고 있는 기관은 우리나라뿐만 아니라 세계적으로 본 연구기관 이외에는 없을 것으로 사료됨. 이번 연구기간동안 매우 중요한 자료를 획득하고 수집한 데이터를 machine learning 기반으로 분석하고 수면무호흡증 예측 바이오마커 고도화함. 현재까지 이와 관련하여 SCI 논문게재 8건 하였으며 다수의 저명한 해외 학회에서 구연 및 포스터를 발표하였으며 국내특허 6회 출원, 국제특허 5회 출원 및 국내특허 2건 등록 완료, 인력양성으로 박사 6인, 석사학위 성과 4인 배출함, 특히 본 연구를 통해 개발한 알고리즘과 어플리케이션을 주식회사 에임메드에 기술이전을 실시함. (기술실시금액 2,000만원) 이전한 기술을 통해 개인화된 수면 관리 솔루션을 개발하여 국내 수면 산업에 차별화된 서비스 형태로 활용 계획임. □ 연구개발성과의 활용계획(기대효과) 향후 수면과 관련된 다양한 활동에서의 유효성을 뒷받침하는 임상적 근거를 마련하게 될 것임. 현재 고가의 수면다원검사 비용으로 진단율이 낮은 수면무호흡증의 진단율이 향상됨으로써 고혈압, 심혈관질환, 대사성질환 등의 중요 위험인자인 수면무호흡증 치료에 기여할 것이며 수면 활동이 포함되는 다양한 산업(장거리 이동, 숙박, 병원 등)에 차별화된 서비스의 형태로 투입 가능 기대됨. 본 연구개발성과를 바탕으로 향후 병원에서뿐만 아니라 가정에서도 활용도가 높은 기기의 개발로 병원치료 전후 모니터링이 가능하도록 활용할 계획임. (출처 : 요약문 4p) |
