김현직 서울대병원 이비인후과 교수와 동국대일산병원 김진엽 이비인후과 교수 연구팀은 기계학습으로 폐쇄성 수면무호흡 수술 성공을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 14일 발표했다. 

 

이번 연구 결과는 네이처 자매 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’ 최근호에 발표됐다. 

 

연구팀은 연령, 편도선 크기, BMI, 수면 시간 등 결과 예측에 기여하는 다양한 인자를 조합해 서포트벡터머신, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 등 세 가지 AI 모델을 해당 연구에 적용했다. 

 

그 결과 이들 중 그래디언트 부스팅 모델이 정확도 70.8%로 기존 예측법보다 훨씬 뛰어난 것으로 판명됐다.

 

연구팀은 수술 전후 시행한 수면다원검사 결과를 토대로 수술 성공률을 분석했고, 수술 전(前) 인공지능 프로그램 예측과 비교했다. 연구대상은 2010~2019년 수면무호흡 수술을 받은 환자 163명이었다. 

 

그 결과, 인공지능으로 예측한 성공률은 실제 수술 성공률과 70%를 상회하는 일치도를 보였다.

 

서울대병원 김현직 교수는 “폐쇄성 수면무호흡 수술은 성공 예측이 어려운데 AI로 정확성을 높일 수 있다”며 “AI는 스스로 학습을 해서 알고리즘을 발달시킨다. 분석 대상이 많아지면 현행 정확도는 더 높아지고 최적의 치료법을 찾는데 도움이 될 것”이라고 설명했다. 

 

한편, 연구팀은 이번 연구 결과를 토대로 향후 진료실에서 직접 AI 분석을 진행해 불필요한 치료를 줄이고 성공률 높은 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.