분당서울대병원은 신경외과 정한길·김택균, 신경과 윤창호 교수 연구팀이 두경부 X-선(ray) 영상을 분석해 수면무호흡증을 진단하는 인공지능 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.
수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태를 말한다. 수면무호흡증이 의심되는 경우 선별검사 후 결과에 따라 표준 진단법인 수면다원검사를 실시하게 된다.
그간 여러 선별검사가 개발되기는 했지만, 검사의 정확도가 낮고 여럿이 생활하는 환경에서는 권장되지 않는 등 제약이 있었다.
그 결과 인공지능 모델은 AUROC 0.82의 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다는게 병원측 설명이다. AUROC는 인공지능 모델의 성능을 평가하는 지표로, 1에 가까울수록 성능이 우수함을 의미한다.
해당 모델은 수면무호흡증과 관련성이 높은 상기도(기도의 상부), 혀와 그 주변부 구조를 중심으로 환자들의 두경부 X-선 영상을 분석해 수면무호흡증 여부를 분류할 수 있다. 딥러닝 알고리즘이 수면무호흡증 여부를 분류하는 이미지상 특이점 위치를 확인할 수 있다.
정한길 교수는 “다른 임상적인 예측 인자 없이 두경부 X-선 영상만을 활용해 수면무호흡증을 선별 진단할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다”며 “정확성과 경제성을 갖춘 이번 모델이 수면무호흡증의 조기 진단과 치료에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”고 전했다.
이번 연구 결과는 미국수면의학회지(Journal of Clinical Sleep Medicine)에 게재됐다.
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