Apple Watch 데이터로 AI 수면 단계 분석 정확도 71% 달성

연구자들은 소비자용 스마트워치의 데이터를 사용하여 정확한 수면 단계 분류를 가능하게 하는 'BIDSleep'라는 AI 기반 프레임워크를 개발했다. 해당 시스템은 수면 단계를 71%의 정확도로 올바르게 식별한 것으로 밝혀져, 여러 기존 방식을 능가했으며 기반 실험실 수면 연구에 대한 확장 가능한 대안을 제공한다.

매사추세츠 대학교 애머스트에서 개발된 BIDSleep는 Apple Watch를 가벼운 수면, 깊은 수면, 빠른 안구 운동(REM) 수면을 구별할 수 있는 연구 등급 기기로 재활용한다. 이 프레임워크는 손목착용 기기가 이미 수집하는 심박수와 가속도 신호를 분석한다. 47명의 건강한 성인을 최대 7박일 연속 모니터링한 연구에서, 해당 시스템의 정확도는 기준 비교 대상인 Dreem 2 EEG 헤드밴드와 비교하여 검증되었다. 그 결과는 IEEE 트랜잭션스 온 바이오메디컬 엔지니어링에 게재되었다.

이 모델은 노화, 인지 저하, 신경퇴행성 질병과 밀접하게 연관된 단계인 깊은 수면을 식별하는 데 특히 강점을 보였다. 또한 수면 효율성과 수면 잠복기 같은 지표도 포착했는데, 이 측정값은 자가 보고에 의존할 경우 종종 불안정하지만 연구 종점으로 자주 사용된다. 연구팀의 더 넓은 프로그램은 수면 장애와 알츠하이머병 사이의 관계에 초점을 맞추며, 웨어러블 수면 지표를 신경영상, 혈액 바이오마커, 유전적 위험 프로파일링과 통합한다. 잠재적인 적용 분야에는 기분 장애에 대한 연구나 의료 시술 또는 치료의 효과를 평가하는 것이 포함된다.

소비자 분야에서는 SOND라는 스타트업이 Dreambuds를 선보였으며, 12개의 생리 신호를 추적하고 실시간으로 반응하는 폐루프(in-ear) 시스템으로 설명된다. 전 Bose 임원들에 의해 설립된 이 회사는 정밀 센서, 생성형 오디오, 개인 AI 수면 코치를 갖춘 능동적 수면 개선 플랫폼으로 해당 기기를 포지셔닝한다. 해당 이어버드는 사용자가 더 빠르게 잠들고, 더 오래 수면을 유지하며, 상쾌한 기분으로 깨어나는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다.

이러한 발전은 인공지능과 웨어러블 센서를 활용하여 수면 모니터링을 더 접근 가능하고 정밀하게 만들려는 증가하는 추세를 강조한다. 임상 검증은 연구 응용에 여전히 중요하지만, 소비자 기기는 단순한 소음 차단 이어버드나 기본적인 수면 일지를 넘어 tiên진 생체 신호 추적을 통합하기 시작했다.