수면무호흡증 진단에는 선별검사를 거쳐 수면다원검사를 실시한다. 하지만 선별검사의 정확도가 낮다는 지적이 있는 가운데 인공지능(AI)으로 수면무호흡증을 예측할 수 있게 됐다.
분당서울대병원 신경외과 정한길·김택균, 신경과 윤창호 교수 연구팀은 두경부 X-ray 영상(cephalogram)을 분석해 수면무호흡증을 예측하는 AI 모델을 개발했다고 미국수면의학회지(Journal of Clinical Sleep Medicine)에 발표했다.
수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태를 말한다. 지속되면 수면의 질의 저하는 물론, 만성 피로와 졸음 등 일상생활에 영향을 줄 수 있다.
증상을 장시간 방치하면 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관 질환의 발생 위험이 크게 높아진다. 연구팀에 따르면 전세계 30~69세 성인의 수면무호흡증 환자는 10억명에 이르며 계속 증가하고 있어 조기 발견와 치료가 시급한 상황이다.
연구팀에 따르면 이번 AI 모델의 성능 평가 지표(AUROC)는 0.82로 높은 정확도를 보였다. 지표가 1에 가까울수록 성능이 우수하다.
이번에 개발된 AI모델은 수면무호흡증과 밀접한 상기도(기도의 상부), 특히 혀와 그 주변부 구조를 중심으로 환자들의 두경부 X레이 영상을 분석해 사람의 눈으로 구분할 수 없는 미세한 차이까지 구분할 수 있다.
연구팀은 "두경부 X레이 영상 검사는 절차가 비교적 간단하고 비용이 저렴해 조기 치료가 중요한 수면무호흡증의 진단 및 치료율 향상에 크게 기여할 수 있을 것"이라고 기대감을 나타냈다.
한편 이번 연구는 분당서울대병원 의료인공지능센터가 지원했으며, 고대안산병원 이비인후과 이승훈 교수, 하버드의대 로버트 토마스 교수의 공동연구로 진행됐다.