국내 연구진이 환자의 호흡음 분석만으로도 수면 무호흡증을 정확히 진단할 수 있다는 결과를 내놨다.

분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수 연구팀은 서울대 융합과학기술대학원 이교구 교수팀과 공동으로 수면무호흡증이 의심돼 야간수면다원검사를 받은 환자 120명을 대상으로 호흡음 및 코골이 소리를 분석한 결과, 이같은 사실을 확인했다고 26일 밝혔다. 연구팀은 소리를 기반으로 특징점을 추출하는 알고리즘을 개발했다.

연구진이 이용한 수면다원검사 데이터에는 호흡의 정지와 감소, 호흡음 크기 변화 등이 순서대로 나타나 있어 의학적 진단에 도움이 되는 질 높은 자료를 얻을 수 있었다.

또 진단 알고리즘의 정확성을 향상시키기 위해 머신러닝, 딥러닝 기법을 활용했고, 이를 통해 각 환자의 수면 단계를 분석하고 수면 무호흡증의 심각성까지 정확히 예측해 냈다.

알고리즘은 4단계의 중증도 분류에서 88.3%, 2단계의 중증도 분류에서는 92.5%의 매우 높은 진단 정확도를 보였다.

김정훈 교수는 "개발된 진단 알고리즘이 실제 의료 현장에 도입된다면, 호흡음 녹음만으로 질환을 정확히 진단할 수 있다. 환자 입장에서도 매우 편리해질 것으로 기대된다"고 말했다.

이 연구 결과는 국제학술지 바이오메디컬 엔지니어링(Biomedical Engineering) 온라인판에 실렸다.


/성남=이동희 기자 dhl@incheonilbo.com

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