수면무호흡, 코골이 등과 같은 수면호흡장애를 진단하는 가장 정확한 진단법인 수면다원검사는 병원 검사실을 방문해 몸에 다양한 센서를 붙이고 하룻밤 자면서 뇌파, 근전도 등을 측정해야 하는 불편함이 있다.

최근 수면 상태를 간편하게 확인하는 스마트폰 앱이나 웨어러블 디바이스가 많이 나와 있지만, 이는 코골이 소리와 뒤척이는 잡음을 구별하지 못하거나 실제로 건강에 나쁜 수면무호흡은 소리가 없어 정상 호흡으로 진단되는 제한이 있었다.

아주대학교병원 이비인후과 김현준 교수팀(박도양 교수·안준영 연구원, 아주대 미디어학과 신현준 교수·양명현 연구원)은 인공지능 기반으로 수면무호흡을 비접촉 방식으로 간편하게 진단할 수 있는 새로운 길을 열었다.

연구팀은 수면호흡장애를 가진 50명을 대상으로 수면다원검사와 동시에 가스 이미징 적외선 카메라를 이용해 비접촉으로 호흡 기류를 촬영해 두 결과를 비교 분석했다.

연구팀은 사람이 호흡할 때 공기를 체내로 받아들이고 이를 대사한 다음 체외로 배출할 때 이산화탄소가 대기 중에 있는 이산화탄소에 비해 100배 증가한 4%인 원리를 이용해 이산화탄소의 고유 파장대를 촬영하는 ‘가스 이미징 적외선 카메라’로 호흡 기류를 촬영했다.

또 이렇게 촬영한 호흡 기류 영상은 연구팀이 인공지능(AI)을 기반으로 자동 안면 인식과 화질 개선이 가능하도록 개발한 프로그램에 적용했다. 이를 통해 검사 대상자의 호흡 여부, 호흡할 때 호흡량의 정량화, 즉 정상 호흡량인지 적은 호흡량인지 등을 측정했다.

그 결과 진단 정확도(AUC, 곡선하면적)가 기존 수면다원검사의 여러 검사 중 호흡 센서를 적외선 영상으로 대체해 분석할 경우 99.1%였으며, 적외선 영상 1개만으로 분석할 경우 87.2%였다.

즉 호흡 센서를 적외선 영상 촬영으로 대체하더라도 기존 검사의 정확도에 영향을 주지 않으며, 적외선 영상 촬영만으로도 수면무호흡을 정확하게 진단할 수 있음을 확인한 것이다.

연구팀은 이렇게 비접촉식으로 호흡 기류를 촬영, 정량화하는 적외선 가스 영상 시스템을 국내 및 미국에 특허 등록했다.

김현준 교수는 “환자들이 보다 간편하게 수면호흡장애를 진단할 수 있는 방법을 찾다 이번 연구를 통해 비접촉 방식으로 비교적 우수하게 수면상태를 확인할 수 있는 새로운 방법을 확인했다”면서 “앞으로 수면무호흡의 진단뿐 아니라 원격으로 노인이나 환자 및 영유아를 모니터링하거나 호흡기질환의 스크리닝 등에 유용하게 활용할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.

한편, 이번 연구는  Scientific Reports 2022년 12월호에 ‘적외선 광학 가스 영상을 이용한 수면 호흡 장애의 비접촉 진단: 전향적 관찰 연구(Non contact diagnosis of sleep breathing disorders using infrared optical gas imaging: a prospective observational study(아래 첨부)’란 제목으로 지난달 6일 게재됐다.