PPG와 SpO2를 동시에 보면 수면무호흡을 더 잘 잡을 수 있을까?

기본 정보

제목: Dual-Modal Wearable Pulse Detection System for Sleep Apnea Monitoring
저자: Wang 외 다수
저널: Advanced Science (Wiley)
출판연도: 2025
DOI: 10.1002/advs.202501750
PMID: -
근거 수준: 탐색적 연구

이 연구는 PPG(광전용적맥파)와 SpO2 신호를 동시에 활용하는 듀얼 모달 웨어러블 시스템을 개발하고, 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, Vision Transformer 4가지 머신러닝 접근법의 성능을 비교했다. 베이징 병원에서 2024년 6-9월에 수집한 PSG 데이터를 활용하여, 저전력 고정확도 실시간 수면무호흡 모니터링의 가능성을 확인했다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

대부분의 웨어러블 수면무호흡 연구는 SpO2 단일 채널 또는 PPG 단일 채널에 집중해왔다. 하지만 수면무호흡 이벤트는 기도 폐쇄로 인한 호흡 중단, 이에 따른 산소포화도 하락, 그리고 심박수 변화가 연쇄적으로 발생하므로, PPG와 SpO2를 함께 분석하면 더 풍부한 정보를 얻을 수 있다.

PPG는 심박 변동과 맥파 형태를, SpO2는 산소포화도 패턴을 각각 반영하므로, 두 신호의 결합이 단일 신호보다 수면무호흡 이벤트의 다양한 측면을 포착할 수 있다.

특히 최근 Vision Transformer와 같은 최신 딥러닝 아키텍처가 시계열 분석에서 뛰어난 성능을 보이면서, 이를 웨어러블 수면 모니터링에 적용하려는 시도가 본격화되고 있다.

2. 어떻게 연구했을까

연구진은 듀얼 모달 웨어러블 시스템을 직접 개발하여, PPG와 SpO2를 동시에 저전력으로 연속 측정할 수 있도록 설계했다. 베이징 병원에서 2024년 6월부터 9월까지 수면다원검사를 받는 환자들로부터 데이터를 수집했다.

수집된 데이터에 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, Vision Transformer의 4가지 머신러닝 알고리즘을 적용하여 수면무호흡 이벤트 탐지 성능을 비교했다. Vision Transformer는 이미지 인식에서 우수한 성능을 보이는 아키텍처로, 시계열 데이터를 패치 단위로 분할하여 처리하는 방식으로 수면 신호에 적용되었다.

3. 무엇을 발견했을까

4가지 알고리즘 모두에서 듀얼 모달 입력(PPG+SpO2)이 단일 모달 입력보다 우수한 수면무호흡 탐지 성능을 보였다. 특히 저전력 환경에서도 실시간 모니터링이 가능한 수준의 연산 효율성을 확인했다.

듀얼 모달 웨어러블 시스템은 저전력 고정확도 실시간 수면무호흡 모니터링이 가능함을 보여주었다.

Vision Transformer를 포함한 최신 딥러닝 아키텍처가 전통적인 머신러닝 방법과 비교하여 웨어러블 수면 데이터에서도 경쟁력 있는 성능을 달성할 수 있음이 확인되었다. 이는 향후 스마트워치 칩셋의 연산 능력이 향상됨에 따라 온디바이스 딥러닝의 실현 가능성을 높인다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

FastingWorks 앱에서 스마트워치의 PPG와 SpO2 데이터를 동시에 수집하여 수면무호흡 위험도를 더 정확하게 평가하는 기능의 기술적 근거가 된다. Apple Watch와 Galaxy Watch 모두 PPG와 SpO2 센서를 내장하고 있어, 듀얼 모달 분석의 하드웨어적 기반은 이미 갖추어져 있다.

콘텐츠 활용

"스마트워치의 두 가지 센서가 수면 건강을 더 정확하게 읽는다"
"Vision Transformer가 바꾸는 수면 모니터링의 미래"

적용 시 주의사항

탐색적 연구 단계로 대규모 검증이 이루어지지 않았으므로, "초기 연구에서 PPG와 SpO2를 함께 분석하면 수면무호흡 탐지에 도움이 될 가능성이 제시되었습니다"라는 수준의 표현이 적절하다. Vision Transformer의 온디바이스 실행은 현재 스마트워치의 연산 능력으로는 제한적일 수 있다.

5. 한계점

이 연구는 단일 병원에서 짧은 기간 동안 수집한 데이터에 기반하고 있어, 다기관 검증이 부재하다. 구체적인 성능 수치(정확도, AUC 등)의 상세한 보고가 제한적이며, 비교 연구에 그치는 측면이 있다.

또한 자체 개발 웨어러블 시스템을 사용했기 때문에, 상용 스마트워치에서의 재현 가능성은 별도 확인이 필요하다. 앱에서 이 접근법을 적용할 때는 상용 기기의 데이터 접근 API와 센서 사양을 먼저 확인해야 한다.

마무리

이 연구는 PPG와 SpO2의 듀얼 모달 접근이 수면무호흡 모니터링의 정확도를 높일 수 있다는 기초적 근거를 제공한다. Vision Transformer와 같은 최신 아키텍처의 웨어러블 적용 가능성을 탐색한 점에서, 향후 기술 발전 방향을 제시하는 연구다.