두경부 엑스레이(X-ray) 영상만으로 간단하게 수면무호흡증 진단하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

분당서울대병원 신경외과 정한길·김택균, 신경과 윤창호 교수 연구팀은 두경부 X-ray 영상(Cephalogram)을 분석해 수면무호흡증을 진단하는 인공지능 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.

수면무호흡증이 의심되는 경우에는 선별검사 통해 표준 진단법인 수면다원검사를 실시하게 된다. 하지만, 지금까지의 검사법은 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. 이번 연구는 분당서울대병원 의료인공지능센터가 지원하고, 고려대학교 안산병원 이비인후과 이승훈 교수, 하버드의대 로버트 토마스 교수의 공동연구로 진행됐다.

연구팀은 분당서울대병원에 내원한 환자 5,591명의 두경부 X-ray 영상 데이터를 바탕으로 인공지능 학습과 검증을 통해 해당 알고리즘을 만들었으며, 내부 및 외부 테스트를 거쳐 성능을 평가했다.

그 결과, 인공지능 모델은 AUROC 0.82의 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다. AUROC는 인공지능 모델의 성능을 평가하는 지표로, 1에 가까울수록 성능이 우수함을 의미한다. 해당 모델은 수면무호흡증과 관련성이 높은 상기도(기도의 상부), 특히 혀와 그 주변부 구조를 중심으로 환자들의 두경부 X-ray 영상을 분석해 사람의 눈으로 구분할 수 없는 미세한 차이까지 구분, 수면무호흡증 여부를 분류할 수 있다.

연구팀은 진단에 필요한 두경부 X-ray 영상 검사는 절차가 비교적 간단하고 비용이 저렴하다는 장점이 있어 이러한 인공지능 모델을 활용한다면 조기 치료가 중요한 수면무호흡증의 진단 및 치료율 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대했다.

분당서울대병원 신경과 윤창호 교수는 “전 세계적으로 수면무호흡증의 유병률은 30~69세 성인 중 10억 명 정도로 추정되며, 이 또한 계속 증가하는 추세”라며, “수면무호흡증을 조기에 발견하고 치료를 시작한다면 더 이상의 증상 악화를 막고, 삶의 질 또한 높아질 수 있다”고 말했다.

신경외과 정한길 교수는 “다른 임상적인 예측 인자 없이 두경부 X-ray 영상만을 활용해 수면무호흡증을 선별 진단할 수 있는 인공지능 모델을 개발한 연구”라며, “정확성과 경제성을 갖춘 이번 모델이 수면무호흡증의 조기 진단과 치료에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구 결과는 미국수면의학회지(Journal of Clinical Sleep Medicine)에 게재됐다.

한편, 수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태로 장기간 지속되면, 수면의 질이 떨어져 만성 피로와 졸음 등을 유발하는 것은 물론 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관 질환의 발생 위험이 크게 높아진다.