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[IT뉴스]아주대병원, 얼굴 사진·설문만으로 수면무호흡증 위험 예측 AI 모델 개발

온카뱅크관리자

2025-05-30 15:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">얼굴 사진·설문만으로 고위험군 예측 성공<br>BMI 의존 낮춰 아시아 체형에도 적용 가능</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zXki2fA8GN">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8ccce466a8853fc637e9e363fe6b24c5ed9e09ddf0277cb619bb43d7797e2794" dmcf-pid="qZEnV4c6Ha" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="아주대병원 김태준 교수, 단국대병원 신혜림 교수, 이대서울병원 김지현 교수(왼쪽부터)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/30/etimesi/20250530150204352oqmg.png" data-org-width="700" dmcf-mid="71IwJnlo1j" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/30/etimesi/20250530150204352oqmg.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            아주대병원 김태준 교수, 단국대병원 신혜림 교수, 이대서울병원 김지현 교수(왼쪽부터)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="902beba49832bc579ca01cf4d53bc678073459735ab833656120e74cfebc1bbf" dmcf-pid="B5DLf8kPGg" dmcf-ptype="general">아주대병원은 신경과 김태준 교수 연구팀이 얼굴 사진과 8가지 수면 관련 설문 항목만으로 폐쇄성 수면무호흡증(OSA) 고위험군을 선별할 수 있는 인공지능(AI) 기반 기계학습 모델을 개발했다고 30일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="0b88587357cf42a36df3aa11e5f17e87fbfbcc30aad8ad05a6c74495df7ec6d8" dmcf-pid="beUHmO0CXo" dmcf-ptype="general">폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 호흡이 반복적으로 멎는 질환으로, 고혈압, 심장질환, 뇌졸중 등 다양한 심혈관계 합병증을 유발할 수 있어 조기 선별과 진단이 매우 중요하다. 기존에는 병원에서 복잡한 장비를 착용하고 하룻밤 동안 수면다원검사(PSG)를 받아야만 정확한 진단이 가능했다.</p>
          <p contents-hash="f8c4f887d3032e90b7cb5ee0651e8c66852278e1da439a62564c409e0cf48ac4" dmcf-pid="KduXsIphXL" dmcf-ptype="general">연구팀은 표준화된 조건에서 촬영한 얼굴 옆모습 사진을 CNN 기반 딥러닝 모델(OSA-Net)에 입력해 얼굴 해부학적 특징을 반영한 '얼굴 사진 분석값(Facial Photo Score)'을 산출했다. 여기에 수면 중 코골이, 무호흡 관찰, 목둘레, 고혈압 여부 등 8가지 설문 응답을 결합해 기계학습 알고리즘에 적용한 예측 모델을 구현했다.</p>
          <p contents-hash="5c7df8668c2fe2f001ac180c5a64e7b3d7c5c49ee1d782beec5ca4e529ce66f4" dmcf-pid="9J7ZOCUl1n" dmcf-ptype="general">이번 연구는 2012년부터 2023년까지 단국대병원에서 수집된 2149건의 수면다원검사(PSG) 데이터를 바탕으로, 분석 기준에 부합하는 426명의 데이터를 활용해 진행했다. 그 결과 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 기반 AI 모델은 정확도 91.9%, 환자 구별 능력(AUROC) 97.2%로 매우 우수한 성능을 보였다. 이는 기존 설문지만 사용했을 때보다 30% 이상 향상된 정확도다.</p>
          <p contents-hash="85fada85dc53867d1191294621d2070c3ad5f40062b202a870ac700df3ab4b31" dmcf-pid="2iz5IhuSti" dmcf-ptype="general">특히 이번 모델은 체질량지수(BMI) 등 비만 지표에 크게 의존하지 않고, 얼굴 해부학적 정보를 바탕으로 분석하는 방식을 채택해 마른 체형이 많은 한국인을 포함한 아시아권 인구에도 높은 적용 가능성을 보였다.</p>
          <p contents-hash="db8f00f3b0896bc9fef43868fdaebab269a3fa28b8f659d72ee081493ebaf155" dmcf-pid="Vnq1Cl7vtJ" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 단국대 신혜림 교수, 이대서울병원 김지현 교수도 공동연구자로 참여해 다기관 임상데이터 확보와 분석에 기여했다.</p>
          <p contents-hash="96bbc9d541b573969bd71feb1bb147eac5de6da343ce7123dd5959c6df948bb3" dmcf-pid="fLBthSzTYd" dmcf-ptype="general">김태준 교수는 “이번 연구는 2차원(2D) 얼굴 사진과 수면 설문지를 효과적으로 결합해 복잡한 장비 없이도 폐쇄성 수면무호흡증의 위험을 간편하고 정밀하게 선별할 수 있음을 보여줬다”며 “개발된 스크리닝 도구가 실제 임상 현장에서 조기 진단과 고위험군 선별에 실질적인 도움이 되길 바란다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="4b819c331e450a0dace7bdc03cadf26eb50d5db2574fb9cafcdbd50ec7c7fed9" dmcf-pid="4obFlvqyXe" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 수면의학 분야 국제학술지 'Journal of Clinical Sleep Medicine' 2025년 5월호에 '얼굴 사진과 설문지를 이용한 폐쇄성 수면무호흡증 위험 선별을 위한 새로운 인공지능 모델'이라는 제목으로 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="210e852a3e7b35e5d63b997b931d3f498b9e6f020db515da731a8b3b72897c3e" dmcf-pid="8gK3STBW5R" dmcf-ptype="general">수원=김동성 기자 estar@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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