‘쌕쌕’ 한 숨소리 ‘천명음’…AI로 찾아낸다

분당서울대병원, 정확도·정밀도 90% 이상

분당서울대병원은 김경훈<사진> 소아청소년과 교수팀이 호흡기 질환을 가진 소아들에서 나타나는 비정상적인 숨소리 '천명음'을 찾아내는 인공지능 모델을 개발했다고 31일 밝혔다. 이번 연구 결과는 네이처 출판 그룹의 온라인 학술지 'Scientific Reports' 최신호에 실렸다.

천명음은 폐로 오가는 공기의 통로인 기도가 좁아지면서 압력에 의해 숨을 쉴 때마다 가슴에서 '쌕쌕' 소리가 나는 호흡음을 말한다. 구조적으로 기도가 좁은 소아에서는 천식·기관지염 등으로 천명음이 발생하는 경우가 많다. 소아 호흡기 질환 조기 진단 중요 지표로 활용된다. 현재까지는 청진기를 통해 확인하는 '청진' 방식인 탓에 의사 숙련도 등에 따라 정확도에서 차이날 수 있다는 점이 한계로 지적됐다.

교수팀은 소아 호흡기 전문가들이 교차 검증한 실제 소아 호흡기 환자의 287명의 호흡음을 기계 학습에 사용했다. 보다 정확한 예측을 가능하게 하면서도 인공지능의 학습 능력은 적절한 수준으로 유지할 수 있도록 34개 레이어의 레즈넷(ResNet) 인공신경망 기술을 적용했다. 인공신경망의 레이어는 필요보다 많을 경우 예측 정확도가 오히려 떨어질 수 있어 분석 대상에 맞는 최적의 조합을 찾는 것이 중요한데 천명음 발견에는 34-레이어가 가장 적합하다는 것이 교수팀의 설명이다.

개발된 알고리즘은 정확도 91.2%, 정밀도(동일 조건에서 측정한 값이 얼마나 일정하게 나타나는지 나타낸 수치) 94.4% 수준으로 임상 현장에서도 충분히 적용 가능한 높은 정확성과 안정성을 보였다고 교수팀은 강조했다.

또 이런 분석은 소량의 메모리 공간만을 필요로 해 향후 모바일 기기 등에 적용해 환자 개인별 상태를 시간·장소의 제약 없이 모니터링 할 수 있게 될 것으로 교수팀은 전망했다.

김 교수는 "소아는 구조적으로 기도가 좁아 천명음이 발생하기가 쉽고 허파꽈리(폐포)의 표면적도 적어 천식 등의 호흡기 질환을 견딜 수 있는 능력도 성인에 비해 현저히 떨어진다"며 "천식 등의 호흡기 질환을 조기에 진단해 후유증을 최소화하고 개인의 상태에 맞춘 최적의 치료 전략을 수립하는 데 이번 인공지능 모델이 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.