분당서울대병원 연구팀이 두경부 X-ray 영상(Cephalogram)을 분석해 수면무호흡증을 진단하는 인공지능 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.
수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태로, 수면의 질이 떨어져 만성 피로와 졸음 등 일상생활에 지장을 초래할 뿐 만 아니라 장시간 방치할 경우 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관 질환의 발생 위험을 크게 높인다.
연구팀은 분당서울대병원에 내원한 환자 5,591명의 두경부 X-ray 영상 데이터를 바탕으로 영상 분석만으로도 수면무호흡증을 예측할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능 모델을 개발했다.
인공지능 모델은 수면무호흡증과 관련성이 높은 상기도(기도의 상부), 특히 혀와 주변부 구조를 중심으로 환자들의 두경부 X-ray 영상을 분석했으며, 성능을 평가하는 지표인 AUROC에서 0.82의 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
윤창호 분당서울대병원 신경과 교수는 “전 세계적으로 수면무호흡증의 유병률은 30~69세 성인 중 10억 명 정도로 추정된다”며 “수면무호흡증을 조기에 발견하고 치료를 시작한다면 더 이상의 증상 악화를 막고, 삶의 질 또한 높아질 수 있다”고 밝혔다.
정한길 신경외과 교수는 “다른 임상적인 예측 인자 없이 두경부 X-ray 영상만을 활용해 수면무호흡증을 선별 진단할 수 있는 인공지능 모델을 개발한 연구”라며, “이번 모델이 수면무호흡증의 조기 진단과 치료에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다.