분당서울대병원은 지난 7일 신경외과 정한길·김택균 교수, 신경과 윤창호 교수 연구팀이 두경부 엑스레이 영상(Cephalogram)을 분석해 수면무호흡증을 진단하는 인공지능모델을 개발했다고 밝혔다.
수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태를 말한다. 이러한 상태가 지속될 경우 수면의 질이 떨어져 만성피로와 졸음 등 일상생활에 영향을 주고 장시간 방치할 경우 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관질환의 발생위험이 크게 높아진다.
수면무호흡증이 의심되면 선별검사 후 결과에 따라 수면다원검사를 실시한다. 수면무호흡증은 그동안 여러 선별검사가 개발됐지만 검사의 정확도가 낮고 여럿이 생활하는 환경에서는 권장되지 않는 등 제약이 있었다.
이에 연구팀은 두경부 엑스레이 영상분석만으로도 수면무호흡증을 예측할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능모델을 개발했다. 해당 알고리즘은 분당서울대병원에 방문한 환자 5591명의 두경부 엑스레이 영상 데이터를 바탕으로 인공지능 학습과 검증을 통해 만들어졌으며 내부 및 외부 테스트를 거쳐 성능을 평가했다.
연구결과 인공지능모델은 AUROC 0.82의 높은 정확도를 보였다. AUROC는 인공지능모델의 성능을 평가하는 지표로 1에 가까울수록 성능이 우수하다. 해당 모델은 수면무호흡증과 관련성이 높은 상기도 및 혀와 그 주변부 구조를 중심으로 환자들의 두경부 엑스레이 영상을 분석, 사람의 눈으로 구분할 수 없는 미세한 차이까지 구분해 수면무호흡증 여부를 분류할 수 있다.
또 두경부 엑스레이 영상검사는 절차가 비교적 간단하고 비용이 저렴해 인공지능모델을 활용한다면 조기치료가 중요한 수면무호흡증의 진단 및 치료율 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 보인다.
분당서울대병원 신경과 윤창호 교수는 “전 세계적으로 수면무호흡증의 유병률은 30~69세 성인 중 10억명 정도로 추정되며 계속 증가하고 있는 추세”라며 “수면무호흡증을 조기에 발견하고 치료를 시작한다면 증상악화를 막고 삶의 질도 높아질 수 있다”고 밝혔다.
신경외과 정한길 교수는 “다른 임상적인 예측인자 없이 두경부 엑스레이 영상만을 활용해 수면무호흡증을 선별·진단할 수 있는 인공지능모델을 개발한 연구”라며 “정확성과 경제성을 갖춘 이번 모델이 수면무호흡증의 조기진단과 치료에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”고 전했다.
한편 분당서울대병원 의료인공지능센터가 지원한 이번 연구는 고려대안산병원 이비인후과 이승훈 교수, 하버드의대 로버트 토마스 교수의 공동연구로 진행됐으며 연구결과는 미국수면의학회지에 게재됐다.
