Wednesday 13th December 2017,
최윤섭의 Healthcare Innovation

수면 코치 Zeo의 실패에서 배우는 헬스케어 웨어러블 디바이스의 조건 (1)

Yoon Sup Choi February 8, 2014 Digital Healthcare Comments
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최근 국내에도 FitBitJawbone UpMisfit Shine과 같은 헬스케어 웨어러블 디바이스 (wearable device)들이 출시되면서 이러한 기기들에 대한 관심도 서서히 높아지고 있는 것 같습니다.

‘몸에 착용하는 기기’ 라는 뜻의 웨어러블 디바이스(wearble device)가 바로 컴퓨터의 새로운 미래라고 보는 시각이 많습니다. 처음에는 대형 메인 프레임에서 시작한 컴퓨터가 데스크탑 컴퓨터, 랩탑을 거쳐서 현재의 태블릿 PC나 스마트폰의 형태로까지 진화했고, 미래에는 단순히 소형화되어 가지고 다니는 수준에서 더 나아가, 사용자의 몸에 착용하고 다니는 형태로 바뀌어갈 것이라는 예측입니다.

하지만 이러한 웨어러블 디바이스, 특히 헬스케어에 관련된 기기들에 대한 관심은 소위 얼리어답터 등의 일부 사용자들에게만 국한되어 있는 것이 사실입니다. 일반적으로 새로운 기술이 개발되어, 이것이 시장에서 받아들여지기 위해서는 아래의 그림과 같은 과정을 거친다고 합니다. 처음에는 극소수의 혁신가들 (innovators)과 얼리어답터들 (Early Adopters)은 이를 비교적 거부감 없이 받아들입니다. 하지만 이러한 기술이 얼리어답터 이후에 주류 시장 (mainstream) 으로 확대되기 위해서는 거대한 간극이 존재하는데, 경영학계에서는 이를 소위 ‘캐즘(chasm)’ 이라고 부릅니다. 원래 지리학에서 지층 사이에 존재하는 큰 협곡을 의미하는 이 캐즘이라는 용어는, 제프리 무어 박사가 저술한 신기술 마케팅 분야의 명저 ‘Crossing the Chasm (번역본: 캐즘 마케팅)’ 사용하면서 이제는 거의 경영학 용어가 되어 버렸습니다

technology adoption기술수용주기 곡선 (출처)

현재는 얼리어답터들의 전유물로 여겨지는 이 헬스케어 웨어러블 디바이스들도 아직까지는 이 캐즘을 건너지 못하고 있다고 할 수 있습니다. 그렇다면 과연 이런 헬스케어 기기들이 얼리어답터들의 전유물을 넘어서, 현재의 스마트폰처럼 일반적인 대중들에게 널리 사용되기 위해서는 어떠한 조건이 필요할까요?

이번 포스팅에서는 헬스케어 웨어러블 디바이스 및 Quantified Self 운동의 선구자 중의 하나였던, Zeo Sleep Manager 의 실패 사례를 살펴보고, 얼리어답터 및 수면 과학자들의 뜨거운 지지를 받던 이 Zeo가 왜 실패했는지, 거기에서 웨어러블 디바이스의 대중화에 대해 어떠한 교훈을 얻을 수 있는지를 알아보도록 하겠습니다.

 

조용히 역사의 뒤안길로 사라진 Zeo

Zeo는 2003년 12월 세명의 브라운 대학교 학생들이 미국 메사츄세츠 주에서 창업한 벤처 회사였습니다. Zeo가 내어 놓은 Zeo Sleep Manager 라는 제품은 밴드 형태로 사용자가 취침시에 머리에 착용할 수 있고, 이는 블루투스로 침대 옆에 두는 스마트 알람, 스마트폰과 연동되어 수면의 양과 질을 측정해주는 기기였습니다. 그리고 이렇게 생산된 데이터에 기반한 수면 코칭으로 사용자들의 수면의 질을 높이겠다는 것이 Zeo의 목표였습니다.

Zeo Sleep Manager는 Quantified Self 운동 지지자들에게 가장 사랑 받는 기기 중의 하나였으며, 스마트 헬스케어의 전도사 Eric Topol 박사의 발표에서 빠지지 않는 기기였습니다. Eric Topol 박사는 HIMSS13 등에서 Zeo로 자신이 직접 측정한 수면 데이터를 보여주기도 하였습니다. 뿐만 아니라, Zeo Sleep Manger는 비록 의료용 기기는 아니었지만, 전문 수면 측정 기기에 뒤지지 않는 정확도와 상대적으로 저렴한 가격으로 수면 과학자들이 연구용으로도 많이 활용하는 기기였습니다.

하지만, Zeo는 2012년 말부터 재정적인 어려움을 겪으며 새로운 인수자를 찾기 시작했습니다. 결국, 지난 5년간 회사를 이끌어 왔던 CEO, Dave Dickinson이 조용히 회사를 떠난 것이 알려지면서, 폐업에 대한 별다른 공식적인 발표도 없이 zeo는 그렇게 역사의 뒤안길로 사라졌습니다.

모바일 헬스케어에 대한 뉴스를 주로 다루는 Mobihealthnews에 의해서 Zeo의 폐업 소식이 처음 알려지자, 이 소식은 크게 화제가 되었을 뿐만 아니라, 기존의 고객들은 큰 아쉬움을 토로했습니다. Mobihealthnews에 따르면 Zeo의 폐업 소식에 달린 댓글이나, 트위터의 리트윗 수를 기준으로 했을 때 이미 2013년에 가장 많이 논의된 기사가 되으며, Zeo를 연구에 이용할 계획을 세워 놓았던 전 세계의 과학자들에게서 항의 서한을 받기도 했다고 합니다.

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Quantified Self 운동의 선구자

Zeo를 언급하기 위해서 빼놓을 수 없는 부분은 바로 Quantified Self 운동 (Quantified Self Movement)입니다. 자신에 대한 모든 데이터를 계량화 혹은 정량화 (quantify) 하겠다는 이 Quantified Self 운동은 자신이 평소에 섭취하거나 체내로 받아들이는 것 (ex. 섭취한 음식, 들이 마시는 주변 공기의 질), 자신의 상태 (ex. 체온, 혈당 수치, 산소포화도, 자신의 기분), 자신이 어떤 것을 수행한 정도 (ex. 걸음수, 오른 계단 수, 칼로리 소모 정도)을 모두 대상으로 합니다. 참고1 참고2

사실 이렇게 자기 자신을 측정하는 일은 전혀 새로운 것이 아닐 수도 있습니다. 운동 선수들의 경우에는 자신의 운동 능력이나 훈련 기록들을 매우 꼼꼼하게 기록합니다. 뿐만 아니라 당뇨병이나, 알러지와 같은 만성 질환을 가진 환자들 역시, 그들의 질병이 어떻게 관리되고 있고, 평상시 생활 습관이 어떻게 자신의 질병에 영향을 미치는지를 알기 위해 일지 형태로 기록하기도 합니다.

하지만 과거에는 이렇게 ‘수시로’, ‘수작업으로’ 해왔던 행동들이, 각종 웨어러블 디바이스들이 출시됨에 따라서 ‘실시간’, ‘지속적으로’, ‘자동으로’ 측정되고 기록될 수 있게 된 것입니다. 뿐만 아니라 이제는 이러한 데이터를 SNS 등을 통해서 다른 사람들과 공유하고, 비교, 경쟁하는 것도 가능해진 시대가 되었습니다.

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이렇게 사람들이 각자의 일상 생활 속에서 끊임없이 자동으로 만들어지는 소위 라이프 로그 (life log) 데이터는 그야말로 빅 데이터 (big data)라고 할 수 있습니다. 무엇보다 사용자들이 자발적으로 배출한 데이터이며, 웨어러블 디바이스에 의해서 사용자의 의도가 배제된 채 측정된 데이터이기 때문에 더 큰 의미를 가집니다. 이러한 데이터를 과연 누가 어떻게 측정하고, 어디에 저장하며, 활용할 것인지에 대해서는 해결이 되지 않은 부분도 많지만, 향후에는 이런 데이터가 엄청난 위력을 발휘할 수도 있을 것으로 예상되고 있습니다. 사람들의 생활 습관이나 건강 정보 등이 모두 담겨져 있기 때문에, 이에 관련되는 제품을 개발하거나, 마케팅 적으로 활용 혹은 악용될 수 있는 여지가 충분히 있다는 것이지요.

Zeo는 이 Quantified Self 운동이 언급될 때 빠지지 않는 대표 기기이자, 초기 개척자 중의 하나였습니다. 2009년 6월 Zeo 가 Personal Sleep Coach 라는 첫번째 상품을 출시하고 난 바로 다음주에, Wired에 Quantified Self 를 언급한 최초의 기사가 실렸습니다. 이 기사에서는 Zeo 를 직접 언급하지는 않았지만, “개인 데이터에 대한 새로운 문화가 만들어지고 있다. (a new culture of personal data was taking shape)”, “심지어는 자가 측정이 어려운 수면까지도 기기를 통해 측정이 가능해질 것 (Even sleep—a challenge to self-track, obviously, since you’re unconscious—is yielding to the skill of the widget maker.)” 라고 이야기 합니다.

 

Zeo Sleep Manager 소개

Zeo Sleep Manager 상품은 취침시에 머리에 착용하는 헤드 밴드 형태의 센서와, 침대 옆에 두는 디스플레이 기기, 스마트폰 앱, 그리고 웹페이지 기반의 온라인 수면 일지 등으로 구성됩니다.

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먼저 눈에 띄는 부분은 단연 머리에 착용하는 센서입니다. 세 개의 은박 전극이 이마에 닿도록 구성되어 있는 이 센서는 사용자의 수면 상태를 파악하기 위해 뇌에서 나오는 아주 미세한 전기적 신호인 EEG (Electroencephalography)와 근육의 긴장 정도, 그리고 눈의 움직임을 측정합니다. 이를 바탕으로 Zeo는 사용자가 수면 중에 어떤 단계에 있었는지를 크게 다음과 같은 네 가지로 구분합니다.

  • 깨어있음 (Wake)
  • REM 수면 (REM sleep)
  • 얕은 수면 (light sleep)
  • 깊은 수면 (deep sleep)

이렇게 측정된 수치는 침대 옆에 있는 디스플레이 기기 및 연동되어 있는 스마트폰 앱에 표시되기도 하고, myZeo 웹사이트에서 추가적인 분석을 할 수도 있습니다. 스마트폰과 웹사이트에서는 이 네 단계의 수면이 각각 붉은 색, 연두색, 회색, 짙은 초록색으로 각각 표시가 됩니다. 또한, 이렇게 측정된 데이터를 기반으로 그날 수면에 대한 총점을 의미하는 ZQ 수치를 주게 됩니다.

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또한 myZeo의 웹사이트에 사용자들이 자신의 수면일지를 작성할 수 있습니다. 직접 측정한 측정한 데이터를 웹사이트에 업로드한 후, 수면에 영향을 미치는 외부적인 요인들 (예를 들면, 음주, 커피 등의 식습관, 배우자나 반려동물 등으로부터의 영향, 취침 전에 TV를 봤는지 여부 등등) 을 기록하게 됩니다. 그러면 이 자가 레포트에 기반하여 Zeo는 그들의 수면의 질을 높일 수 있는 개인 맞춤형 조언들을 보내주기는 서비스를 제공하였습니다.

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그런가 하면, SmartWake 라는 일종의 스마트 알람 기능도 있습니다. 이는 기상 시간을 고정시켜서 해놓는 일반적인 알람 시계와는 달리, 사용자의 수면 단계를 측정하고 있다가, 사용자의 뇌파 상태상 가장 상쾌하게 일어날 수 있는 시간에 알람이 울리도록 Zeo에게 맡겨두는 것입니다. 예를 들어, 6:30에서 7시 사이에 일어나야겠다고 정해 놓으면 그 시간 중에 내가 얕은 잠을 자고 있을 때를 골라서 알람을 울려주는 식입니다.

Zeo Sleep Manger 에 대한 전반적인 소개는 아래의 동영상에서도 보실 수 있습니다.

 

수면 단계 측정 원리

사용자가 현재 어느 수면 단계에 있는지 파악하는 것은 뇌와 근육, 그리고 눈에서 나오는 신호를 감지함으로써 이루어진다고 합니다. 이들에서는 1초에 128번에 달하는 횟수로 신호를 모을 수 있으며, 깨어 있을 때, 깊은 잠/ 얕은 잠을 잘 때에 각기 다른 주파수의 신호가 발생한다고 합니다. 수면과학자들에 따르면 아래와 같이 구분할 수 있다고 하는군요.

  • 11-14 Hz의 파장을 가지는 신호는 사용자가 어떤 형태로든 잠을 잔다는 것을 의미한다. 이 범위에서 튀는 신호(spike)가 있다는 것은 얕은 잠을 자는 것을 의미한다. Activity in the 11 to 14 Hz range indicate some form of sleep. Spikes in that range–sleep spindles–indicate light sleep.
  • 2-4 Hz의 파장을 가지는 신호 (델타 파장)는 깊은 잠을 자고 있다는 것을 의미한다. Activity in the 2-4 Hz range (Delta waves) indicate deep sleep.
  • REM 수면은 델타 범위 보다는 더 높은 주파수와 함께 눈동자가 빨리 움직이는 특징, 더 적은 근육의 수축을 보인다. REM sleep has less in the Delta range and more in higher frequencies, along with the heightened eye movements that give the sleep phase its name, and fewer muscle contractions, which can be measured by activity in the 30 Hz range.

이렇게 측정된 데이터는 매 30초마다 Fast Fourier Transform 등의 복잡한 계산 과정을 거쳐서 침대 옆의 디스플레이 기기에 저장됩니다. 또한, 이 데이터를 가지고 매 5분마다 사용자가 어떤 단계의 수면에 있는지를 계산해서 디스플레이의 LED 스크린에 하나의 막대 모양으로 표시해줍니다.

침대 옆에 놓는 디스플레이에 표시되는 수면 단계 기록

Zeo는 얼마나 정확한가

Polysomnography라는 전통적인 의료용 수면 연구 기기를 보면 머리와 얼굴의 여러 부위에 센서를 붙일 뿐만 아니라, 손가락이나 복부에도 센서를 붙여서 산소포화도나 호흡량 같은 것들도 측정합니다 (아래 그림 참조). 하지만 Zeo는 이마에 붙이는 단 하나의 센서로만 데이터를 얻습니다. 당연히 이렇게 여러 개의 센서로 측정하는 것이 더 정확하겠지만, polysomnography는 수면 장애를 진단하기 위한 의료용으로 사용되는 것이기 때문에 사실 그 비용이 만만치 않습니다. Zeo 측은 자신의 기기가 의료용이 아니며, 이 기기를 통해 질병을 진단할 수는 없다는 점을 명확히 하고 있기는 합니다만, 과연 기존의 의료용 장비와 비교했을 때 Zeo는 얼마나 정확할까요?

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수면 과학자들이 polysomnography와 또 다른 기존의 수면 측정 기술인 actigraph를 Zeo와 함께 비교하여 연구한 결과, Zeo는 기존 측정법과 거의 비슷할 정도로 높은 정확도를 보여주었습니다. 29명의 건강한 성인 남자들을 대상으로 수면 실험실에서 측정한 결과, Zeo는 polysomnography와 비교하여 수면 단계를 구분하는 결과에 있어서 75% 정도 일치하였습니다. 또한, Zeo는 수면 상태와 깨어 있는 상태를 구분하는 실험에서 polysomnography와 90% 가 넘게 일치하는 높은 정확도를 보여준 것입니다.

이 논문의 마지막에서는 이렇게 끝맺고 있습니다.

우리는 Zeo 가 수면에 대해 점수를 매기는 것에 상대적으로 정확한 시스템이라는 결론을 내렸다. Zeo는 polysomnography와 actigraph에서 얻을 수 있는 이점을 하나의 기기에 가지고 있으며, 어떠한 경우에는 기존의 기기에 대안적으로 유용할 수 있을 것이다. We conclude that the WS shows promise as a relatively accurate system for scoring sleep. The WS incorporates many of the benefits of PSG and actigraphy in one system, and may find utility as an alternative in certain circumstances.

이렇게 Zeo 는 polysomnography에 비해 상대적으로 저렴한 비용에도 불구하고, 상당히 이에 근접한 정확도를 보여주었습니다. Zeo의 폐업 소식이 들려 왔을 때, Zeo를 이용해서 연구를 계획하고 있던 전 세계의 수면 과학자들이 불만을 토로했다는 것이 이해가 가는 부분입니다.

 

Zeo를 활용한 사례들

온라인 상에서는 Zeo를 활용했던 수기는 많이 찾아볼 수 있습니다. 많은 사용자들은 수면의 질을 올리기 위해서 크고 작은 효과를 보았다고 이야기 합니다. Zeo는 의료용이 아닌 일반적인 건강 관리 기기로 제작된 것이었지만, 특히 수면과 관계된 어려움을 겪고 있는 환자들이 스스로의 문제를 파악하고 의료적인 해결책을 찾기 위한 보조적인 수단으로 유용하게 사용되기도 하였습니다. 그 중에서 특히 인상 깊었던 두 가지의 활용 사례를 소개해드릴까 합니다.

0711-self-b-x582_b(출처: MIT Tech Review)

첫번째는 MIT Tech Review 에 소개된 사용자의 이야기입니다. 장기 불면증으로 고통을 받고 있던 이 사람은 자기 전에 오랜지 색깔의 안경을 몇 시간 동안 착용하고 있으면, 더 쉽게 잠들 수 있다는 이론을 스스로에게 시험해보기로 합니다. 오렌지색 안경을 끼면 파란색 계통의 빛을 차단할 수 있는데, 이렇게 하면 생체 리듬에 영향을 줄 수 있다는 것이 동물과 사람에 대한 실험으로 밝혀져 있다고 합니다. 이 사용자는 Zeo와 함께 FitBit 등의 다른 장비를 활용해서 이 이론을 스스로에게 한달 정도 직접 시험해 보았습니다.

그 결과 오렌지색 안경을 착용한 경우에는 약 4분만에 잠이 들지만, 안경이 없으면 총 28분이 걸린다는 것을 알게 되었습니다. 이 테스트에는 한 명 밖에 참여하지 않았기 때문에 이론을 증명하기 위한 통계적인 유의성은 없습니다. 하지만 이 개인에게 반복적으로 이런 결과가 나오는 것을 보면 이 한 사람에게는 Zeo의 도움을 받아 불면증을 해결하기 위한 팁을 받았다고 볼 수 있을 것 같습니다.

두번째 사례는 Mobihealthnews에서 Zeo의 폐업에 대한 소식이 알려지자, 많은 사용자들이 댓글을 달았는데 그 중의 하나에서 가져온 것입니다. 자신을 Photini McClain 이라고 밝힌 이 사용자는 2011년 자신이 수면 무호흡증 진단을 받은 직후에 Zeo를 구입했다고 합니다. 그리고 Zeo 덕분에 자신이 병원에서 측정한 AHI 수치 (무호흡-저호흡 지수) 가 정상이었음에도 불구하고, 담당 의사에게 자신에게 심각한 문제가 있다고 이야기 할 수 있었습니다.

그는 Zeo에서 받은 데이터와 CPAP (양압기; 수면 중 환자의 기도를 열어 호흡할 때 공기의 흐름을 만들어 주는 기기)의 데이터를 비교해서 REM 수면시와 깊은 수면시에 수차례 자신의 산소 수치가 80% 이하로 떨어진다는 것을 발견할 수 있었다고 합니다. 그래서 이 결과에 근거하여 추가적인 수면 검사를 받았고, 그에 따른 적절한 처치를 받을 수 있었습니다. 그는 자신의 경험을 이렇게 마무리 하고 있습니다. “그러므로, 이 작은 기발한 기기가 제 목숨을 구했다고 해도 무리가 없을 것입니다. (So it’s fair to say, that this little ingenious machine saved my life.)”

(계속)

About The Author

IT와 헬스케어의 컨버젼스를 통해 사회적 가치를 창출하는 것을 화두로 삼고 있는 융합 생명과학자, 미래의료학자, 작가입니다. 포항공대에서 컴퓨터공학과 생명과학을 복수 전공하였고, 동대학원에서 전산생물학으로 이학박사를 취득했습니다. Stanford University 방문연구원, 서울대학교 의과대학 암연구소 연구조교수, KT종합기술원 컨버전스연구소 팀장, 서울대병원 의생명연구소 연구조교수 등을 역임하였습니다. 현재 최윤섭 디지털 헬스케어 연구소의 소장이며, 국내 유일의 헬스케어 전문 스타트업 엑셀러레이터 디지털 헬스케어 파트너스 (DHP)의 대표 파트너를 맡고 있습니다. 성균관대학교 삼성융합의과학원 디지털헬스학과 초빙교수이자, VUNO, Zikto, Promisope, Souling, 트랜스링크 캐피털, HB 인베스트먼트, 녹십자 홀딩스의 자문이며, 매일경제신문의 필진입니다.

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