서울대병원, 폐쇄성 수면무호흡증 수술할까, 말까…인공지능으로 예측

AI로 수술 성공 예측 가능한 알고리즘 개발
성공률 높은 환자만 선별해 수술…최적의 치료방법 찾는데 도움

 자다가 갑자기 숨쉬기를 멈추는 폐쇄성 수면무호흡증 환자 중에서 절반 정도는 양압기 치료에 실패해 수술을 고려한다.

 그러나 수술이 성공할지 예측하기가 어려워 수술을 결정하는 것부터가 큰 문제였는데, 이때 인공지능(AI)을 이용하면 수술 성공률이 높은 환자들을 선별할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

 서울대병원 이비인후과 김현직 교수와 동국대일산병원 이비인후과 김진엽 교수 연구팀은 머신러닝으로 폐쇄성 수면무호흡 수술 성공을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 15일 밝혔다.

 연구팀은 연령, 편도선 크기, 체질량지수(BMI), 수면 시간 등 수술 성공률을 예측할 수 있는 다양한 인자를 조합한 알고리즘을 개발한 뒤 이 프로그램을 실제 환자에 검증했다.

 이들은 2010년부터 2019년까지 폐쇄성 수면무호흡증으로 수술을 받은 환자 163명의 수술 결과와 AI 프로그램이 예측한 수술 성공률을 비교했다. 그 결과 AI가 예측한 수술 성공률이 실제 결과와 70% 넘게 일치했다.

 기존에 현장에서 활용됐던 수술 성공률 예측 모델이나 의사의 판단을 웃도는 결과라고 연구팀은 강조했다. 전통적인 예측 모델이나 수술을 시행하는 의사의 주관적 성공률 예측은 정확도가 각각 54.2%와 52.2% 정도였다.

 김현직 교수는 "AI는 스스로 학습을 해서 알고리즘을 발달시키므로 분석대상이 많아지면 현재의 정확도는 더 높아지고 최적의 치료 방법을 찾는 데 더 큰 도움이 될 것"이라고 밝혔다.

 연구 결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports) 최근호에 발표됐다.


의료.병원,한방

더보기

학회.학술.건강

더보기
"스마트폰 수집 정보로 우울·불안 고위험군 찾는다"
스마트폰 사용 패턴과 위치 정보 등을 토대로 우울증과 불안장애 고위험군을 찾아낼 수 있는 길이 열렸다. 고려대학교 안암병원 정신건강의학과 조철현 교수와 한국전자통신연구원(ETRI) 김아영 선임연구원 연구팀은 별도의 웨어러블 기기 없이 스마트폰 데이터만으로 우울증과 불안장애 고위험군을 조기에 선별할 수 있는 디지털 피노타이핑 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 디지털 피노타이핑은 스마트폰 등 디지털 기기에서 수집되는 데이터를 바탕으로 개인의 행동과 상태 변화를 파악하는 기술이다. 연구팀은 국내 성인 455명을 대상으로 28일간 스마트폰 가속도계와 GPS 데이터를 수집하고, 일일 기분 상태 등에 대한 간단한 응답을 함께 받았다. 이후 우울 및 불안 평가도구를 통해 고위험군 여부를 판정하고, 이들의 스마트폰에서 수집된 정보와 자기보고 응답을 토대로 고위험군 판별 모델을 구축했다. 분석 결과 우울 및 불안 고위험군은 저위험군과 비교해 행동 패턴에 차이를 보였다. 고위험군은 주중 이동 반경이 25㎞ 미만으로, 80㎞ 이상 이동반경을 보인 저위험군보다 현저히 좁았다. 집에 머무는 시간도 더 길었다. 또 수면 중 움직임이 많고 잠드는 시간이 불규칙한 경향이 나타났다. 우울

메디칼산업

더보기