X-ray 영상으로 수면무호흡증 진단하는 인공지능 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 보다 많은 환자들의 진단과 치료율 향상에 기여할 것으로 기대를 모은다.
분당서울대병원 신경외과 정한길·김택균, 신경과 윤창호 교수팀은 두경부 X-ray 영상(Cephalogram)을 분석해 수면무호흡증을 진단하는 인공지능 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.
수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태를 말한다.
이러한 상태가 지속되면 수면의 질이 떨어져 만성 피로와 졸음 등 일상생활에 영향을 주고 장시간 방치할 경우 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관 질환의 발생 위험이 높아진다.
그동안 여러 선별검사가 개발되기는 했지만 검사의 정확도가 낮고, 여럿이 생활하는 환경에서는 권장되지 않는 등 제약이 있었다.
이에 연구팀은 두경부 X-ray 영상 분석만으로도 수면무호흡증을 예측할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능 모델을 개발했다.
해당 알고리즘은 분당서울대병원에 내원한 환자 5591명의 두경부 X-ray 영상 데이터를 바탕으로 인공지능 학습과 검증을 통해 만들어졌으며, 테스트를 거쳐 성능을 평가했다.
그 결과 인공지능 모델은 높은 정확도를 나타냈다. 특히 사람의 눈으로 구분할 수 없는 미세한 차이까지 구분, 수면무호흡증 여부를 분류해 냈다.
딥러닝 알고리즘이 수면무호흡증 여부를 분류하는 이미지 상 특이점의 위치(붉은색)를 확인할 수 있다.
또한 X-ray 검사는 절차가 간단하고 비용이 저렴해 이러한 인공지능 모델을 활용한다면 조기 치료가 중요한 수면무호흡증 진단 및 치료율 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 보인다.
신경과 윤창호 교수는 “수면무호흡증을 조기에 발견하고 치료를 시작한다면 더 이상의 증상 악화를 막고, 삶의 질 또한 높아질 수 있다”고 말했다.
신경외과 정한길 교수는 “X-ray 영상만을 활용해 수면무호흡증을 선별 진단할 수 있는 인공지능 모델이 수면무호흡증 조기 진단과 치료에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”고 전했다.
한편, 이번 연구결과는 미국수면의학회지(Journal of Clinical Sleep Medicine)에 게재됐다.
박대진 기자 (