두경부(머리와 목 부분)의 엑스레이(X-ry) 영상만으로 수면무호흡증을 진단하는 인공지능(AI)이 국내 의료진에 의해 개발됐다.

분당서울대병원 신경외과 정한길·김택균 교수, 신경과 윤창호 교수 공동 연구팀은 수면무호흡증 환자 5591명의 엑스레이 영상(Cephalogram)을 활용해 AI 학습과 검증을 거쳐 수면무호흡증 진단에 도움을 주는 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.

수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태를 말한다. 이런 상태가 장기간 지속되면 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등의 심뇌혈관 질환이 발생할 위험이 크게 높아진다. 수면무호흡증을 진단하는 표준 검사법은 뇌파와 안구운동, 근전도, 심장 리듬 등을 체크하는 수면다원검사다. 하지만 검사의 정확도가 낮고, 여럿이 생활하는 환경에서는 권장되지 않는 등의 제약이 있었다.

연구팀에 따르면 AI 모델의 성능을 평가하는 지표(AUROC) 분석 결과 1점 만점에 0.82점으로 높은 정확도를 나타냈다. 수면무호흡증과 관련성이 높은 상기도(기도의 상부), 혀와 그 주변부의 구조를 분석함으로써 수면무호흡증 여부를 정확히 분류할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.

연구팀은 절차가 비교적 간단하고 비용이 저렴한 AI 모델을 통해 수면무호흡증의 조기 진단과 치료에 큰 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 윤창호 분당서울대병원 신경과 교수는 "전 세계적으로 수면무호흡증의 유병률은 30~69세 성인 중 10억 명 정도로 추정되며 계속 증가하는 추세”라며 “수면무호흡증을 조기에 발견하고 치료를 시작한다면 더 이상의 증상 악화를 막고 삶의 질 또한 높아질 수 있다”고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 '미국수면의학저널'(Journal of Clinical Sleep Medicine)에 게재됐다.