대한수면호흡학회

AI 기반 스마트워치 AHI 추정 및 AI 판독 수면다원검사를 이용한 폐쇄성 수면무호흡증의 실세계 검증

Nature and Science of Sleep.. 2025;17:2297–2307.
김동혁(고대안산병원), 한정엽(삼성전자), 송다연·정용기(삼성서울병원)

고려대학교 안산병원 김동혁

본 논문은 삼성전자가 개발하고 FDA de novo 승인을 받은 스마트워치 기반 AHI 추정 알고리즘의 정확도를 Level 1 수면다원검사와 동시 비교를 통해 검증한 전향적 단일기관 연구이다.

연구 배경

폐쇄성 수면무호흡증(OSA)은 전 세계적으로 유병률이 약 54%에 달하는 흔한 질환으로, 심혈관질환 및 뇌졸중과 독립적 위험인자로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 전 세계 OSA 환자의 약 80%가 진단 및 치료를 받지 못하고 있다. 진단의 표준인 Level 1 수면다원검사는 높은 비용, 전문인력 필요, 접근성 한계 등의 문제가 있으며, 가정용 수면검사(HST) 역시 처방 요건, 판독 전문성, 반복 측정의 어려움 등의 제한이 존재한다. 웨어러블 기기는 이러한 한계를 극복할 대안으로 제시되어 왔으나, 실제 임상 환경에서의 정확도 검증 연구는 부족한 실정이다. 특히 기존 연구들은 인종적으로 다양한 코호트에서의 알고리즘 검증을 수행하지 않은 경우가 대부분이었다.

연구 방법

2024년 1월부터 9월까지 90명의 성인을 대상으로 Level 1 수면다원검사와 스마트 워치(Galaxy Watch 6) 착용을 동시에 시행하였다. 유효 데이터 기준(3시간 이상, SpO₂ 유효 비율 70% 이상)을 충족한 53명의 데이터를 최종 분석에 포함하였다. AHI는 전문의 판독 AHI(pAHI), FDA 510(k) 허가 소프트웨어(Somnum, Honeynaps)를 이용한 AI 판독 AHI(aiAHI), 스마트워치 알고리즘에 의한 추정 AHI(eAHI) 총 세 가지 방법으로 데이터를 취득하였다. 스피어만 상관계수, 급내상관계수(ICC), Bland–Altman 분석, ROC 곡선을 이용하여 일치도 및 진단 성능을 평가하였다.

주요 결과

eAHI는 aiAHI와 강한 양의 상관관계를 보였으며(ρ = 0.88, ICC = 0.87), pAHI와도 높은 일치도를 나타냈다(ρ = 0.85, ICC = 0.82). 중등도 이상 OSA(aiAHI ≥ 15 events/h) 진단에서 스마트워치 알고리즘은 민감도 92.3%, 특이도 92.6%, 정확도 92.5%를 달성하였다. Bland–Altman 분석에서는 eAHI가 실제 AHI보다 체계적으로 낮게 추정되는 경향이 관찰되었으며, 특히 경증 OSA에서 이 경향이 두드러졌다.

결론 및 시사점

eAHI의 과소 추정은 1분 단위 분석으로 인한 짧은 이벤트의 합산 처리, 이론적 최대 eAHI의 60회/시간 상한, 총 기록 시간(TRT)을 총 수면 시간(TST) 대신 사용하는 구조적 한계에서 기인하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 알고리즘 개발 코호트와 검증 코호트를 완전히 분리하였고, ODI 등의 대리 변수 대신 AHI를 직접 추정한 최초의 웨어러블 연구로서 방법론적 강점이 있다. 임상적으로는 PSG 우선순위 결정을 위한 스크리닝 도구, 치료 효과 모니터링, 자연 수면 환경에서의 다회 야간 측정 등에 활용 가능성이 높다. 한편, 피부 색소 침착이 진한 경우 SpO₂ 과대 추정으로 인한 eAHI 과소 추정 가능성, 알고리즘의 블랙박스 특성 등은 향후 보완이 필요한 제한점으로 논의하였다.

결론

본 연구는 상용 스마트워치 알고리즘이 Level 1 수면다원검사 대비 강한 일치도로 AHI를 직접 추정할 수 있음을 전향적으로 검증하였다. 특히 독립적 개발·검증 코호트 분리와 동시 수면다원검사 시행을 통해 편향을 최소화한 최초의 웨어러블 연구로서, 웨어러블 기기의 OSA 진단 및 장기 모니터링 도구로서의 임상적 유용성을 지지하는 근거를 제시하였다.