의심환자 120명 '호흡음, 코골이 소리' 분석
특징 점 추출하는 '알고리즘 개발'에 성공
김정훈 교수팀 "스마트폰, 웨어러블 디바이스에 접목 자가 진단할 기술개발"
[보건타임즈] 잠자는 환자의 호흡음 분석만으로 수면 무호흡증을 정확히 진단할 수 있다는 연구결과가 발표돼 관심을 모으고 있다.
분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수(사진)팀과 서울대 융합과학기술대학원 이교구 교수팀이 이 같은 내용의 연구결과를 발표, 관심을 모으고 있다.
폐쇄성 수면 무호흡증이란 수면 중에 호흡기로 가는 공기 흐름이 막히면서 심하게 코를 골다가 일시적으로 숨을 쉬지 못하는 무호흡증이 나타나는 질환을 말한다.
이 증상은 흔해 그다지 심각하지 않다고 생각할 수 있지만, 수면 중 뇌로 산소가 공급되지 않아 치료를 하지 않은 채 오랜 기간 방치하다간 심뇌혈관질환으로 이어질 가능성이 높다.
게다가 심하면 생명을 잃을 수 있을 만큼 위험해 조기진단이 매우 중요한 질환이다.
이에 따라 정확한 원인을 찾아내 치료하기 위해선 야간수면다원검사가 필요하다.
이를 위해 병원에서 하룻밤 머물면서 수면 패턴, 기도 상태를 정밀하게 검사해야 해 값비싼 비용을 지불해야 하는 등 환자 입장으로선 불편, 꺼리게 됨으로써 결과적으로 진단율이 낮아 조기 치료에 실패하는 사례가 많았다.
또 수면 무호흡증이 식이, 운동, 음주, 흡연 등 라이프 스타일과 매우 밀접하게 연관된 질환이기에 잘못된 생활습관을 꾸준히 바로잡으면서 정기적으로 수면 무호흡 상태를 모니터링 하는 것이 중요하다.
하지만 저렴하면서 반복적으로 간편하게 시행할 수 있는 사전 스크리닝용 검사방법이 없는 상태다.
이 때문에 의사와 환자 모두 라이프 스타일을 체계적으로 조절하지 못하는 것이 현재의 실정이다.
이에 김정훈 교수 연구팀은 이교구 교수가 이끄는 음악오디오연구실 연구진과 함께 수면 무호흡증을 쉽고 편리하게 진단할 수 있는 방법을 찾았다.
수면 무호흡증환자는 일반인에 비해 코골이가 심한데다 숨을 들이마신 뒤 내뱉는 소리가 거칠며 호흡음이 불규칙하게 나는 등 잘 때 내는 소리에 차이가 있다는 점을 착안, 수면 중 발생하는 호흡음과 코골이 소리를 통해 환자 스스로 간편하게 질환을 사전 스크리닝 할 수 있는 알고리즘 개발에 나섰다.
먼저 연구팀은 2015년 11월부터 분당서울대병원에서 수면무호흡증이 의심돼 야간수면다원검사를 받은 환자 120명을 대상으로 호흡음과 코골이 소리를 수집, 분석에 들어가 소리를 기반으로 특징 점을 추출하는 알고리즘을 개발하는데 성공했다.
연구진이 이용한 수면다원검사 데이터엔 진단에 필수적인 호흡의 정지와 감소, 호흡음 크기 변화 등 다양한 변화들이 순서대로 나타나 의학적 진단에 도움이 되는 질 높은 자료로 가치가 있는 양질의 데이터를 확보하게 됐으며 여기에 진단 알고리즘의 정확성을 향상시키기 위해 최근 사회적으로 관심이 뜨거운 머신러닝, 딥러닝 기법을 활용, 각 환자의 수면 단계를 분석해 들어갔다.
이 결과 각 환자의 수면 단계를 분석해 낼 수 있었을 뿐만 아니라 수면 무호흡증의 심각성까지 정확히 예측해냈다.
새로 개발된 알고리즘은 4단계의 중증도 분류에서 88.3%, 2단계의 중증도 분류에선 92.5%의 매우 높은 진단 정확도를 보였다는 게 김 교수의 설명이다.
이 연구를 이끈 김 교수는 "이 연구결과로 소리를 통해 수면 무호흡증을 진단하려는 의료진의 새로운 시도가 성과를 내게 돼 기쁘다"며 "향후 인공지능 기술 발전에 힙 입어 현재 개발된 수면 무호흡증 사전 스크리닝 진단 알고리즘이 실제 의료현장에 도입된다면, 호흡음 녹음만으로 질환을 정확하게 진단해내 환자로선 매우 편리해질 것"이라고 밝혔다.
연구진은 이미 이 기술의 국내, 국제 특허를 출원했으며, 지속적으로 기술을 고도화시켜 향후단순 진단은 물론 타 수면관리 플랫폼과 연동하거나 스마트폰, 웨어러블 디바이스 등 휴대기기에 적용, 수면의 질 향상에 밑거름이 될 것으로 기대했다.
이 연구는 한국연구재단의 바이오 의료기술 개발사업 지원을 받아 수행됐다.
논문은 최근 국제학술지 Biomedical Engineering 온라인 판에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-04-19 17:18:24
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