본 논문은 수면 중 심박변이도(HRV)를 이용한 비침습적 혈당 예측에 대한 연구 결과를 제시합니다. 기존 HRV 분석에 영향을 미치는 연령 관련 자율신경계 변화를 고려하여, 43명의 피험자를 대상으로 수면 단계별 ECG, HRV 특징 및 임상 측정치를 포함한 다중 모달 데이터를 분석했습니다. 연령에 따른 스케일링 요소로 HRV 특징을 정규화하는 새로운 기법을 적용하여, 베이지안 리지 회귀 분석을 통해 로그 혈당을 예측했습니다. 연령 정규화된 HRV 특징은 로그 혈당 예측에서 R² = 0.161 (MAE = 0.182)를 달성하여, 정규화되지 않은 특징 (R² = 0.132)에 비해 25.6% 향상된 성능을 보였습니다. 가장 예측력이 높았던 특징은 연령 정규화된 REM 수면 중 평균 RR 간격, 연령 정규화된 깊은 수면 중 평균 RR 간격, 그리고 이완기 혈압이었습니다. 추가 분석을 통해 연령 정규화가 중요한 요소임을 확인하였고, 수면 단계별 특징이 추가적인 예측력을 제공함을 밝혔습니다.
