잠은 몸의 미래 건강 상태 알려주는 ‘예언자’ A multimodal sleep foundation model for disease prediction

https://medicalxpress.com/news/2026-01-ai-disease.html

A multimodal sleep foundation model for disease prediction

Sleep is a fundamental biological process with broad implications for physical and mental health, yet its complex relationship with disease remains poorly understood. Polysomnography (PSG)—the gold standard for sleep analysis—captures rich physiological signals but is underutilized due to challenges in standardization, generalizability and multimodal integration.

https://www.nature.com/articles/s41591-025-04133-4

하룻밤 외박한 남편, 치매 진단서 들고왔네요

대체 어디서 잤길래

만여명 수면데이터 60만시간 학습

하룻밤 수면기록통해 건강이상 진단

치매 85%·전립선암은 89%로 맞춰

잠이 단순한 휴식을 넘어 우리 몸의 미래 건강 상태를 알려주는 ‘예언자’가 될 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 미국 스탠퍼드 의대 연구진은 하룻밤 수면 데이터만으로 향후 발생할 수 있는 100여 가지 질병 위험을 예측하는 새로운 인공지능(AI) 모델을 선보였다.

6일 국제 학술지 ‘네이처 메디신’에 발표된 이 AI의 이름은 ‘슬립FM(SleepFM)’이다. 연구팀은 6만 5000여 명의 참가자로부터 수집한 약 60만 시간 분량의 수면 데이터를 AI에게 학습시켰다. 이는 수면 중 뇌파, 심장 박동, 호흡, 눈과 다리의 움직임 등을 정밀하게 기록하는 ‘수면 다원 검사’ 데이터를 활용한 결과다.학습 도구인 수면다원검사는 뇌 활동, 심장 박동, 호흡, 근육 움직임 등을 센서로 기록하는 정밀 검사다. 연구진은 AI가 이 복잡한 신호들 사이의 관계를 스스로 파악하도록 ‘잠의 언어’를 가르쳤다. 마치 챗GPT가 문장을 학습하듯, 수면 데이터를 5초 단위의 단어처럼 쪼개어 분석한 결과다.

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연구진은 이번 연구를 위해 ‘수면의학의 아버지’라 불리는 고(故) 윌리엄 디먼트 박사가 1970년 설립한 ‘스탠퍼드 수면의학 센터’의 방대한 유산을 활용했다. 1999년부터 2024년까지 센터를 방문한 2세부터 96세 사이 환자 3만 5000명의 수면다원검사 데이터를 확보한 것이다. 연구진은 이들의 잠자리 신호를 최장 25년에 걸친 전자 건강 기록(EHR)과 대조하며 AI를 학습시켰다. 총 학습량은 6만 5000명으로부터 얻은 약 60만 시간 분량의 데이터에 달한다.

기존 연구에서 모호했던 예측 성능 지표인 ‘C-지수(Concordance Index)’와 정확도의 상관관계도 명확히 규명됐다. C-지수는 두 사람 중 ‘누가 먼저 특정 질병을 겪을지’를 순위 매겨 예측하는 능력이다. 예를 들어 슬립FM의 치매 예측 C-지수는 0.85인데, 이는 임의의 두 환자 중 누가 먼저 치매가 올지 AI가 85% 확률로 맞혔다는 의미다. 일반적으로 임상 현장에서 유용하다고 판단되는 기준인 0.7을 훌쩍 뛰어넘는 수치다.

연구 결과 슬립FM은 1000개 이상의 질병 범주 중 130개를 높은 정확도로 예측해냈다. 파킨슨병(0.89)과 전립선암(0.89)은 약 90%의 높은 정확도를 나타냈으며, 유방암(0.87), 심장마비(0.81), 사망 위험(0.84) 등에서도 우수한 성적을 거뒀다. AI가 무엇을 근거로 판단하는지 분석한 결과, 신체 신호의 ‘불일치’가 결정적이었다. 연구를 이끈 엠마누엘 미뇨 교수는 “뇌는 잠들어 있는데 심장은 깨어 있는 것처럼 신호가 서로 어긋날 때 질병 위험이 크다는 것을 AI가 찾아냈다”고 설명했다.

https://x.com/ArndtVogel/status/2008645891134287965/photo/1

연구를 이끈 엠마누엘 미뇨 스탠퍼드대 교수는 “수면 중에는 우리 몸의 모든 신호가 완전히 기록되는 데이터의 보고”라며 “특히 뇌는 자고 있는데 심장은 깨어 있는 것처럼 신체 신호가 서로 어긋날 때 질병 위험이 크다는 점을 AI가 포착했다”고 밝혔다.

공동 저자인 제임스 조 교수는 “AI 관점에서 수면은 아직 개척되지 않은 금광과 같다”며 “슬립FM은 본질적으로 잠의 언어를 배우는 모델”이라고 설명했다. 연구팀은 앞으로 스마트워치 같은 웨어러블 기기의 데이터까지 결합해 AI의 성능을 더 높일 계획이다. 이번 연구는 병원에 가지 않고도 잠자는 동안 자신의 건강 위험을 미리 확인하고 대비할 수 있는 조기 진단 시대의 서막을 열었다는 평가를 받고 있다.

https://www.nature.com/articles/s41591-025-04133-4