이명 증상, 인공지능 활용한 신뢰도 높은 진단 가능

- 소리 자극에 대한 뇌 반응 측정 및 인공지능 해석으로 90% 정확도
- 개인 맞춤형 치료로 이명 증상 조기 완화 기대

‘이명’은 외부에서 들리는 소리가 없음에도 불구하고 소리가 들린다고 느끼는 증상을 말한다. 고령화에 따른 대표적 질환 중 하나로, 전 세계적으로 성인 인구의 약 10~15%가 이명을 경험한다는 연구 결과가 있다.

질병관리청 자료에 따르면 2010~2011년 국민건강영양조사에서 20세 이상 1만여 명 중 21.4%가 이명을 경험했다는 보고가 있다. 건강보험심사평가원 통계에 따르면 2023년 이명 증상으로 진료 받은 환자 수는 약 36만 명이었다.

이명의 원인

이명은 개인의 주관적 경험에 기반하는 ‘자각적 이명’과 다른 사람도 객관적으로 들을 수 있는 ‘타각적 이명’으로 나뉜다. 자각적 이명은 외이도 질환이나 중이염 등으로 인한 청력 감소로 발생하거나, 달팽이관 손상으로 인해 발생할 수 있다. 또는 대뇌로 전달되는 청각 신호가 감소하며 나타나는 비정상적 신경반응이 이명 증상으로 나타나기도 한다.

환자가 느끼는 소리를 다른 사람도 들을 수 있는 타각적 이명의 경우, 혈관 기형 등 혈관 이상, 턱관절 문제로 인한 체내 소리 등이 주 원인이다. 이밖에 귓속뼈나 귀인두관, 입천장을 움직이는 근육이 경련함으로써 소리가 나기도 한다.

스트레스로 인한 심리 문제 유발

이명은 그 자체가 직접적인 건강문제를 일으킨다기보다, 스트레스 등 심리적 문제를 유발해 건강에 부정적 영향을 끼치는 경우가 대부분이다. 이명이 발생하면 기본적으로 업무나 학업 등에 집중력을 떨어뜨리기 때문에 스트레스 요인이 된다.

이외에도 수면 장애, 불안, 우울 등의 문제를 초래하거나, 이명으로 인한 불편함 때문에 사회적 교류를 기피하는 현상이 나타날 수도 있다. 고령층에서 나타나는 이명일 경우 특히 그렇다. 이명이 장기적으로 이어질 경우 청력 손실을 초래할 수 있다는 것 역시 위험요인이라 할 수 있다.

기존 검사법은 주관적 경험 비중 높아

이명은 환자의 주관적 보고, 즉 문진을 비롯해, 고막 검사, 청력 검사, 고막운동성 검사, 이명도 검사 등 객관적 검사를 종합해 진단한다. 드물지만 이명 환자에게서 뇌종양이 발견되는 경우가 있기 때문에, 필요한 경우 뇌간유발반응 검사를 실시하기도 한다.

증상 자체가 개인의 경험 및 그 정도에 크게 의존하는 경향이 있기 때문에, 환자가 느끼는 소리의 특성이나 강도, 지속 시간 등을 기반으로 진단을 하게 된다. 객관적 검사법을 통한 진단 역시 중요하게 다뤄지지만, 전체적으로 보면 환자의 주관적 경험이 차지하는 비중이 클 수밖에 없다.

보다 객관적·정량적인 검사법 개발

충남대학교병원 의료기기융합연구센터 구윤서 교수 연구팀은 서울대학교병원 이비인후과 서명환 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 ‘객관적 이명 진단법’을 개발해 발표했다.

연구팀은 ‘펄스전 간격’ 형태의 소리 자극을 가했을 때, 이명이 있는 경우와 없는 경우는 서로 다른 ‘청성유발반응’을 보일 것이라는 가설을 세웠다. 짧고 강한 소리를 일정 간격을 두고 반복했을 때, 이명 증상이 있는 환자는 뇌의 반응이 다르게 나타날 거라 예상한 것이다.

이러한 가설을 토대로 연구팀은 소리 자극 및 대뇌청각피질의 청성유발반응과 함께 ‘자발뇌파’를 측정할 수 있는 시스템을 개발했다. 소리가 들렸을 때의 뇌 반응과 뇌가 스스로 발생시키는 전기 신호를 토대로 뇌의 활동 상태를 평가하고 이명의 발생 원인을 찾고자 한 것이다.

연구 과정에는 인공지능 기술을 활용, 진단의 정확성을 높이고자 했다. 또한, 이명 유무를 예측하는 과정에서 측정한 사항들에 대해 설명할 수 있는 해석 모델도 개발했다. 이를 토대로 약 90% 정확도로 이명을 진단할 수 있었으며, 해석 모델을 통해 개인 맞춤형 분석 및 이명 위험도를 제시할 수 있었다.

개인 맞춤형 분석 및 치료 접근 가능

이번 연구는 보다 객관적인 이명 진단법의 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 뇌의 반응을 측정하고 인공지능이 이를 해석하도록 하는 기법을 토대로, 기존 진단법 대비 신뢰도 높은 이명 진단이 가능하게 된 것이다.

또한, 인공지능 기반 해석 모델을 통해 개인별 소리 자극에 대한 뇌 활동 상태를 분석하고, 이에 따른 이명 위험도를 보다 세밀하게 분석할 수 있다. 각 환자에 대한 개인 맞춤형 치료법을 제시할 수 있는 가능성이 열린 것이다.

구윤서 교수는 “이명의 객관적 진단을 가능케 하는 중요한 첫걸음”이라고 말하며, “이후 대규모 확증 임상시험을 통해 기술이 고도화되면, 많은 환자들이 보다 정확한 진단 및 치료·관리를 받을 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구결과는 컴퓨터 과학 및 의공학 분야 학술지인 「Computer Methods and Programs in Biomedicine」(IF=4.9)에 게재됐다.

<본 기사는 충남대학교병원에서 2024년 9월 3일 작성하여 공공누리 제2유형으로 개방한 보도자료를 활용해 작성되었습니다.>

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