분당서울대병원 소아청소년과 김경훈 교수팀이 호흡기 질환을 가진 소아들의 비정상적 숨소리인 ‘천명음’을 찾아내는 인공지능 모델을 개발했다.
천명음(wheezing)은 폐로 오가는 공기 통로인 기도가 좁아지면서 압력에 의해 숨을 쉴 때마다 가슴에서 ‘쌕쌕’ 소리가 나는 호흡음을 뜻한다.
구조적으로 기도가 좁은 소아에서는 천식, 기관지염 등으로 이러한 천명음이 발생하는 경우가 많아 소아 호흡기 질환을 조기 진단하는 데 가장 중요한 지표로 활용되고 있다.
그러나 아직까지 천명음을 판별하는 수단은 가슴에 청진기를 대고 직접 숨소리를 듣는 전통적인 ‘청진’ 방식에 머물러 있다.
객관적인 수치로 나타나는 검사법이 아니기 때문에 의사의 경험과 판단에 따라 정확도가 상당히 차이날 수 있다는 점이 한계로 지적된다.
이러한 문제를 해결하기 위해 김경훈 교수팀은 인공지능(AI)을 통해 천명음을 감별하는 알고리즘을 개발하는 연구를 수행했다.
연구팀은 소아호흡기 전문가들이 교차 검증한 실제 소아환자 287명의 호흡음을 기계학습에 사용했다.
또한 보다 정확한 예측을 가능하게 하면서도 인공지능 학습 능력은 적절한 수준으로 유지할 수 있도록 34개 레이어의 레즈넷(ResNet) 인공신경망 기술을 적용했다.
그 결과, 개발된 알고리즘은 정확도 91.2%, 정밀도 94.4% 수준으로 임상 현장에서도 충분히 적용 가능한 높은 정확성과 안정성을 보였다.
또한 이러한 분석은 소량 메모리 공간만을 필요로 해 향후 모바일 기기 등에 적용해 환자 개인별 상태를 시간과 장소 제약 없이 모니터링 할 수 있게 될 것으로 전망된다.
김경훈 교수는 “천식 등 호흡기 질환을 조기에 진단해 후유증을 최소화하고, 개인 상태에 맞춘 최적의 치료 전략을 수립하는 데 이번 인공지능 모델이 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구결과는 네이처 출판 그룹 온라인학술지 ‘Scientific Reports’ 최신호에 실렸다.
박대진 기자 (
