폐쇄성수면무호흡수술 성공률 AI로 정확히 예측

인공지능으로 폐쇄성 수면무호흡 수술의 성공률을 좀더 정확히 예측할 수 있게 됐다.

서울대병원 이비인후과 김현직 교수와 동국대병원 김진엽 교수 연구팀은 머신러닝으로 폐쇄성 수면무호흡 수술 성공을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 국제학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다. 

폐쇄성 수면무호흡증이란 수면 시 상기도가 막혀 호흡이 자주 끊기는 대표적인 수면질환으로 수면무호흡증의 약 90%를 차지한다. 

주요 증상은 코골이와 호흡중단, 주간 졸림증, 극심한 피로감, 두통 등이며 대부분 수면 중에 발생하기 때문에 진단이 어렵고 환자가 질병으로 여기지 않는다. 

폐쇄성 수면무호흡 수술은 해부·생리학적 인자들을 모두 고려해야 하는 만큼 성공률 예측이 쉽지 않다. 기존 예측모델이나 집도의의 주관적 성공률은 각각 54%와 52% 정도였다. 

이번 연구 대상자는 수면무호흡 수술환자 163명. 이들의 나이, 편도선 크기, 비만지수(BMI), 수면시간 등 다양한 인자를 조합해 3가지 AI모델을 적용한 결과, 예측 성공률이 70% 이상으로 나타났다.

연구팀은 "스스로 학습하고 알고리즘을 발당시키는 인공지능 특성상 분석 대상이 많아질수록 정확도는 높아져 최적의 치료법을 찾는데 도움이 될 것"이라고 기대했다.