코골이나 무호흡 등 수면병을 진단하려면 병원 검사실에서 몸에 여러 센서를 붙이고 하룻밤을 자면서 뇌파, 근전도 등 지표를 측정해야 하는 불편함이 따른다. 최근 수면 상태를 간단하게 확인하는 스마트폰 앱이나 손목시계 형태 웨어러블 디바이스도 나와 있지만 이는 코골이 소리와 뒤척이는 잡음을 구별하지 못하거나 실제로 건강에 나쁜 수면 무호흡은 소리가 없어 정상 호흡으로 진단되는 제한이 있다.
국내 의료진이 이런 불편이나 제약 없이 적외선 카메라로 호흡 기류를 촬영하고 그 영상을 인공지능(AI)으로 분석하는 비접촉 방식으로 수면질환을 간편하게 진단하는 방법을 개발했다.
아주대병원 이비인후과 김현준 교수팀은 수면호흡장애 환자 50명을 대상으로 수면다원검사와 동시에 ‘가스 이미징 적외선 카메라’를 활용하는 방식을 비교·분석했다. 연구팀은 호흡할 때 공기를 받아들이고 이를 대사한 다음 몸밖으로 배출할 때 이산화탄소가 대기 중 보다 100배 증가하는 원리를 이용해 호흡 기류 속 이산화탄소의 고유 파장대를 적외선 카메라로 촬영했다. 이어 호흡 기류 영상을 자동 안면인식과 화질 개선이 가능하도록 개발된 AI 프로그램에 적용했다. 이를 통해 검사 대상자의 호흡 여부와 정상 호흡량인지 혹은 적은 호흡량인지 등을 측정했다. 그 결과 기존 수면다원검사의 여러 검사 중 호흡 센서를 적외선 영상으로 대체할 경우 진단 정확도는 99.1%였으며 적외선 영상 1개만으로 분석하더라도 87.2%로 나타났다.
김 교수는 9일 “수면검사에 붙이는 각종 호흡 센서를 적외선 촬영 영상으로 대체하더라도 기존 검사의 정확도에 영향주지 않으며 적외선 영상만으르도 수면무호흡증을 정확히 찾아낼 수 있음을 시사한다”고 말했다. 이번 연구결과는 국제학술지 ‘사이언티픽리포트’ 최신호에 발표됐다.
민태원 의학전문기자
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