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[사진=분당서울대병원]
천명음은 기도가 좁아지면서 압력에 의해 숨을 쉴 때마다 가슴에서 ‘쌕쌕’ 소리가 나는 호흡을 말한다. 소아 호흡기 질환을 조기 진단하는 데 중요한 지표로 활용되고 있다.
아직 천명음을 판별하는 수단은 가슴에 청진기를 대고 직접 숨소리를 듣는 전통적인 ‘청진’ 방식에 머물러 있다. 의사의 경험과 판단에 따라 정확도가 상당히 차이가 날 수 있다는 점이 한계로 지적된다.
이러한 문제를 해결하기 위해 김경훈 교수팀은 인공지능(AI)을 통해 천명음을 감별하는 알고리즘을 개발하는 연구를 수행했다.
연구팀은 소아 호흡기 전문가들이 교차 검증한 실제 소아 호흡기 환자의 287명의 호흡음을 기계 학습에 사용했다.
그 결과 개발된 알고리즘은 정확도 91.2%, 정밀도(동일 조건에서 측정한 값이 얼마나 일정하게 나타나는지 나타낸 수치) 94.4% 수준으로 임상 현장에서도 적용 가능한 높은 정확성과 안정성을 보였다.
김경훈 교수는 "천식 등의 호흡기 질환을 조기에 진단해 후유증을 최소화하고, 개인의 상태에 맞춘 최적의 치료 전략을 수립하는 데 이번 인공지능 모델이 큰 도움이 될 것"이라고 전했다.
이번 연구 결과는 네이처 출판 그룹의 온라인 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 최신호에 실렸다.