‘수면무호흡증’은 잠을 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태를 말한다. 이러한 상태가 지속되면 수면의 질이 떨어져 만성 피로와 졸음 등 일상생활에 영향을 준다. 특히 수면무호흡증을 장시간 방치하면 고혈압‧심근경색‧뇌졸중 등 심뇌혈관 질환 발생 위험이 크게 높아진다.

수면무호흡증이 의심되면 선별검사 결과에 따라 표준 진단법인 수면다원검사를 한다. 그간 여러 선별검사가 개발되기는 했지만, 검사의 정확도가 낮고 여럿이 생활하는 환경에서는 권장되지 않는 등 수면다원검사에 제약이 있었다.

이와 관련, 분당서울대병원 신경외과 정한길‧김택균, 신경과 윤창호 교수 연구팀은 두경부 X-ray 영상(Cephalogram)을 분석해 수면무호흡증을 진단하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.

연구팀이 개발에 성공한 인공지능 모델은 두경부 X-ray 영상 분석만으로도 수면무호흡증을 예측할 수 있다. 이번 알고리즘은 분당서울대병원에 내원한 환자 5,591명의 두경부 X-ray 영상 데이터를 바탕으로 인공지능 학습과 검증을 통해 만들어졌다.

연구팀은 내부‧외부 테스트를 거쳐 성능을 평가했다. 그 결과, 인공지능 모델은 AUROC 0.82의 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다. ‘AUROC’는 인공지능 모델의 성능을 평가하는 지표로, 1에 가까울수록 성능이 우수함을 의미한다.

해당 모델은 수면무호흡증과 관련성이 높은 상기도(기도의 상부), 특히 혀와 그 주변부 구조를 중심으로 환자들의 두경부 X-ray 영상을 분석해 사람의 눈으로 구분할 수 없는 미세한 차이까지 구분, 수면무호흡증 여부를 분류할 수 있다.

진단에 필요한 두경부 X-ray 영상 검사는 절차가 비교적 간단하고 비용이 저렴한 장점을 가지고 있다. 이러한 인공지능 모델을 활용한다면 조기 치료가 중요한 수면무호흡증 진단‧치료율 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 보인다.

분당서울대병원 신경과 윤창호 교수는 “전 세계적으로 수면무호흡증 유병률은 30~69세 성인 중 10억 명 정도로 추정되고, 계속 증가하고 있다”며 “수면무호흡증을 조기에 발견하고 치료를 시작한다면 더 이상 증상 악화를 막고, 삶의 질 또한 높아질 수 있다”고 말했다.

분당서울대병원 신경외과 정한길 교수는 “다른 임상 예측 인자 없이 두경부 X-ray 영상만을 활용해 수면무호흡증을 선별 진단할 수 있는 인공지능 모델을 개발한 연구”라며 “정확성과 경제성을 갖춘 이번 모델이 수면무호흡증 조기 진단과 치료에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

한편 분당서울대병원 의료인공지능센터가 지원한 이번 연구는 고려대학교 안산병원 이비인후과 이승훈 교수, 하버드의대 로버트 토마스 교수의 공동연구로 진행됐다. 연구 결과를 담은 논문은 <미국수면의학회지(Journal of Clinical Sleep Medicine)>에 실렸다.