분당서울대병원 신경외과 정한길·김택균 교수, 신경과 윤창호 교수 공동 연구팀은 두경부(머리와 목 부분)의 X-선 영상을 이용해 수면무호흡증을 진단하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.

수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태를 말한다. 이런 상태가 장기간 지속되면 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등의 심뇌혈관 질환이 발생할 위험이 크게 높아진다.

이 질환의 표준 진단법은 뇌파와 안구운동, 근전도, 심장 리듬 등을 체크하는 수면다원검사다. 하지만, 검사의 정확도가 낮고, 여럿이 생활하는 환경에서는 권장되지 않는 등 제약이 있었다.

연구팀은 이를 개선하기 위해 두경부 X-선 영상 분석만으로도 수면무호흡증을 예측할 수 있는 딥러닝 기반 AI 모델을 개발했다.

이 모델은 병원을 찾은 수면 무호흡증 환자 5천591명의 X-선 영상 데이터를 활용한 것으로, 수면무호흡증과 관련성이 높은 상기도(기도의 상부), 혀와 그 주변부의 구조를 분석함으로써 수면무호흡증 여부를 정확히 분류할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.

AI 모델의 성능을 평가하는 지표 분석에서는 1점 만점에 0.82점의 높은 점수를 기록했다고 연구팀은 덧붙였다.

연구팀은 "두경부 X-선 영상 검사는 절차가 비교적 간단하고 비용이 저렴한 게 큰 장점"이라며 "정확성과 경제성을 갖춘 이번 모델이 수면무호흡증의 조기 진단과 치료에 큰 역할을 할 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 '미국수면의학저널'(Journal of Clinical Sleep Medicine)에 게재됐다.