허니냅스, 한국형 슬립 파운데이션 질병 예측 모델 릴리즈 추진…고위험도 질병 진단·예측

허니냅스, 한국형 슬립 파운데이션 질병 예측 모델 릴리즈 추진…고위험도 질병 진단·예측: 박성하 기자 / 기사승인 : 2026-03-31 11:18:29

(사진=허니냅스 제공)

[mdtoday = 박성하 기자] 국내에서도 한국인 수면 데이터를 기반으로 한 파운데이션 질병 예측 모델 개발 움직임이 본격화되고 있다.

허니냅스(HoneyNaps)는 한국형 수면 파운데이션 질병 예측 진단 모델 개발을 추진 중이며, 국내 병원과의 임상 검증을 통해 글로벌 수준의 모델로 확대 적용할 계획이라고 31일 밝혔다.

수면은 심혈관, 신경계, 호흡계 등 다양한 생리 기능이 동시에 나타나는 상태로, 개인 건강 상태를 반영하는 중요한 생체 신호다. 수면다원검사(Polysomnography, PSG)는 6ch 뇌파(EEG), 2ch 안구운동(EOG), 심전도(ECG), 호흡, 산소포화도 등 총 23개 채널의 신호를 8시간 측정할 수 있는 표준 검사다. 허니냅스는 해당 데이터를 통합 분석하는 AI 모델을 개발해 다양한 질병 위험을 예측하는 연구를 진행하고 있다.

특히 이번 프로젝트의 핵심은 파운데이션 모델(Foundation Model) 구조를 기반으로 한 SleepFM이다. 파운데이션 모델이란, 대규모 데이터를 사전 학습하여 다양한 응용(task)으로 확장 가능한 범용 AI 모델을 의미한다. 수면 분야에서는 멀티모달 수면 데이터를 학습해, 단 한 번의 PSG 검사만으로도 암, 심혈관, 신경·정신질환 등 130여 가지 질환의 발병 위험을 예측할 수 있는 모델이 대표적 사례다. 미국 스탠퍼드 의과대학 연구진이 개발한 SleepFM이 바로 이 대표적인 예로, 수면 데이터 기반 질병 예측의 가능성을 보여주고 있다.

허니냅스는 자체 개발한 AI 기반 수면질환 진단 솔루션 ‘솜눔(SOMNUM)’을 중심으로 기술 고도화를 이어가고 있다. 솜눔은 PSG 및 가정용 수면검사(HST) 데이터를 대상으로 American Academy of Sleep Medicine 기준(AASM 룰)에 따라 수면 단계, 각성, 호흡장애 등을 AI 모델로 분석하며, 자동 판독 결과와 판독 근거를 함께 제공한다.

또한 솜눔 판독 결과를 기반으로 SleepFM을 개선·확장하고, 한국인 데이터에 맞게 재학습한 한국형 SleepFM 개발도 진행 중이다. 이를 통해 향후 주요 질환들의 발생 위험 예측까지 확장하며, 수면 분석과 질환 예측을 결합한 종합 진단 솔루션으로 발전시키는 것이 목표다.

허니냅스 관계자는 “수면 데이터에는 다양한 건강 위험 신호가 포함돼 있으며, 한국형 수면 AI 모델을 통해 질병 예측과 임상 의사결정 지원 기술을 개발하는 것이 목표”라며, “궁극적으로는 수면다원검사가 개인의 전반적인 건강 상태를 확인하는 ‘수면 건강검사’로 발전할 수 있도록 기술을 고도화할 계획”이라고 밝혔다. 이어 “국내외 병원 및 연구기관과 협력해 다양한 장기 질환 위험 예측 연구를 지속적으로 검증해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

메디컬투데이 박성하 기자(applek99@mdtoday.co.kr)