아주대병원 ‘수면무호흡증’ 얼굴사진 판별 AI모델 개발

기존 진단법서 ‘고위험군’ 구분 편리해져

아주대병원은 얼굴 사진과 수면 관련 설문 응답만으로 폐쇄성 수면무호흡증 고위험군을 선별하는 인공지능 기반 학습 모델을 개발했다.

폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 호흡이 반복적으로 멎는 질환으로, 고혈압, 심장질환, 뇌졸중 등 다양한 심혈관계 합병증을 유발할 수 있다. 기존에는 병원에서 복잡한 장비를 착용한 채 하룻밤 자며 수면다원검사를 받아야만 정확한 진단이 가능했다.

그러나 김태준 아주대병원 신경과 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기반 학습 모델을 활용하면 보다 편리하게 고위험군을 구분할 수 있다.

연구팀은 표준화된 조건에서 촬영한 옆모습 사진을 입력한 뒤 얼굴의 해부학적 특징을 반영한 분석값을 산출했다. 그런 뒤 수면 중 코골이, 무호흡 관찰, 목둘레, 고혈압 여부 등을 8가지 질문에 답한 내용을 더해 기계학습 알고리즘에 적용하는 방식이다.

병원은 이번 모델이 체질량지수 등 비만 지표에 대한 의존율이 낮은 편이란 점에서 마른 체형을 특징으로 하는 아시아권 인구에서도 활용 가능성이 높다고 보고 있다.

김 교수는 “복잡한 장비 없이도 폐쇄성 수면무호흡증의 위험을 간편하고, 정밀하게 선별할 수 있음을 보여준 연구”라며 “개발된 스크리닝 도구가 실제 임상 현장에서 폐쇄성 수면무호흡증의 조기 진단과 고위험군 선별에 도움이 되길 바란다”고 말했다.

/이시은 기자 see@kyeongin.com