‘X-선 영상으로 수면무호흡증 진단’ AI 모델 국내서 개발

분당서울대병원 연구팀, "두경부 X-선 영상 이용…딥러닝 기반 AI 모델”
“높은 정확도·간단한 검사 절차‧저렴한 비용…진단·치료율 향상에 기여”

수면무호흡증 치료. 기사와 무관한 사진. 게티이미지뱅크

 
자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태인 ‘수면 무호흡증’. 이런 상태가 장기간 지속되면 수면의 질이 떨어져 만성 피로와 졸음 등 일상생활에 영향을 줄뿐만 아니라 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관 질환이 발생할 위험이 크게 높아진다. 

그런데 인공지능(AI)을 기반으로 한 X-ray(X-선) 영상 분석으로 수면 무호흡증을 진단하는 방법이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 

이 AI 모델은 높은 정확도를 보인 데다가 진단에 필요한 X-선 영상 검사 절차가 비교적 간단하고 비용이 저렴해 AI 모델을 활용한다면 수면 무호흡증 진단‧치료율 향상에 크게 기여할 수 있을 것이라는 게 연구팀의 설명이다. 

분당서울대병원 신경외과 정한길·김택균 교수, 신경과 윤창호 교수 공동 연구팀은 머리와 목 부분인 ‘두경부’의 X-선 영상을 이용해 수면 무호흡증을 진단하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 7일 밝혔다. 

수면 무호흡증의 표준 진단법은 뇌파와 안구운동, 근전도, 심장 리듬 등을 체크하는 수면다원검사다. 하지만 검사의 정확도가 낮고, 여럿이 생활하는 환경에서는 권장되지 않는 등 제약이 있었다. 

연구팀은 이를 개선하기 위해 두경부 X-선 영상 분석만으로도 수면 무호흡증을 예측할 수 있는 딥러닝 기반 AI 모델을 개발했다.

딥러닝 알고리즘이 수면무호흡증 여부를 분류하는 이미지 상 특이점의 위치(붉은색)를 확인할 수 있다. 분당서울대병원 제공

 

이 모델은 분당서울대병원을 찾은 수면 무호흡증 환자 5591명의 두경부 X-선 영상 데이터를 바탕으로 AI 학습과 검증을 통해 만들어졌으며, 내부 및 외부 테스트를 거쳐 성능을 평가했다.

그 결과. AI 모델은 AUROC 0.82라는 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다. AUROC는 인공지능 모델의 성능을 평가하는 지표로, 1에 가까울수록 성능이 우수함을 의미한다. 

해당 모델은 수면 무호흡증과 관련성이 높은 상기도(기도의 상부), 혀와 그 주변부 구조를 중심으로 환자들의 두경부 X-ray 영상을 분석해 분석함으로써 수면 무호흡증 여부를 정확히 분류할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.

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

윤창호 교수는 “수면 무호흡증을 조기에 발견하고 치료를 시작한다면 더 이상의 증상 악화를 막고, 삶의 질 또한 높아질 수 있다”고 밝혔고, 정한길 교수는 “정확성과 경제성을 갖춘 이번 모델이 수면 무호흡증의 조기 진단과 치료에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”고 전했다.

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

한편, 이번 연구는 분당서울대병원 의료인공지능센터의 지원으로 이뤄졌다.

이승구 온라인 뉴스 기자 lee_owl@segye.com