옆얼굴 사진과 설문조사 통합 분석해 진단
폐쇄성 수면무호흡증 진단 정확도 91.9%
한국 연구진이 얼굴 사진과 설문조사만으로 폐쇄성 수면무호흡증 여부를 판단할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 센서 등을 몸에 부착하고 병원에서 하룻밤 자야 하는 수면다원검사보다 간편해 폐쇄성 수면무호흡증 조기 진단에 도움이 될 것으로 보인다.
아주대병원·단국대병원·이대서울병원이 참여한 공동연구진은 사진 분석 등을 통해 폐쇄성 수면무호흡증 여부를 확인할 수 있는 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.
폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 상기도(코에서 성대까지 이르는 공기 통로)의 폐쇄, 좁아짐으로 호흡이 반복적으로 멈추는 것을 말한다. 잠자는 동안 코골이나 숨을 헐떡이는 증상이 나타나며 심혈관 질환과 당뇨병 위험을 높이는 것으로 알려졌다.
기존에는 자는 동안 뇌파와 호흡, 심장박동, 근육 움직임을 종합적으로 측정하는 수면다원검사를 통해 폐쇄성 수면무호흡증을 진단해왔다. 그러나 병원에 하룻밤 입원해야 하는데다, 검사 비용이 비싸고 익숙하지 않은 환경에서 자야 하다 보니 수면 상태가 평소와 다르게 측정될 가능성이 있었다.
연구진은 얼굴 옆모습 사진을 분석해 폐쇄성 수면무호흡증 위험도를 수치화한 ‘얼굴 사진 분석 점수’를 산출하는 AI 기술을 만들었다. 턱과 목, 얼굴 길이, 기도 주변 구조 등 해부학적 특징이 수면무호흡증과 관련돼 있다는 점에 착안한 것이다.
여기에 코골이 여부, 목둘레 등 8가지 수면 관련 설문을 결합해 최종적으로 폐쇄성 수면무호흡증 여부를 예측하는 AI모델을 완성했다. 2012~2023년 단국대병원에서 수집한 2,149명의 수면 검사 자료 중 얼굴 사진 여부, 설문 등을 충족하는 426명의 데이터를 이용해 AI를 만들었으며, 이들을 대상으로 검사를 진행한 결과 폐쇄성 수면무호흡증 예측 정확도는 91.9%를 기록했다.
연구진은 특히 체질량지수(BMI) 같은 비만수치와 상관없이 폐쇄성 수면무호흡증 진단을 할 수 있어 마른 체형이 많은 한국 등 아시아인에게 더욱 적합할 수 있다고 설명했다. 폐쇄성 수면무호흡증 위험을 판단 시에는 몸무게와 키로 계산하는 BMI를 보조 지표로 사용한다. 비만인 사람은 목 주변에 쌓인 지방으로 기도가 좁아질 가능성이 높아서다.
아주대병원 신경과 김태준 교수는 “이번 연구는 얼굴 사진과 수면 설문을 결합한 간단하고 정밀한 검사법”이라며 “현장에 적용된다면 폐쇄성 수면무호흡증을 빨리 찾아내고 치료하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
<변태섭 기자>
