서울대병원 김현직, 동국대병원 김진엽 교수팀은 머신러닝으로 폐쇄성 수면무호흡 수술 성공을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 14일 발표했다.

교수팀은 수면무호흡 수술을 받은 환자 163명(2010~2019년)을 연구대상으로 수술 전, 후에 시행한 수면다원검사 결과를 토대로 수술 성공률을 분석해 수술 전 인공지능 프로그램 예측과 비교했다.
그 결과 인공지능으로 예측한 성공률은 실제 수술 성공률과 70%를 상회하는 일치 도를 보였다는 것이다.

김현직 교수(이비인후과)는 “폐쇄성 수면무호흡 수술의 적절한 환자 선택은 중요하지만 성공 예측이 어려운 과제인데, 인공지능이 정확성을 높일 수 있다”고 연구 의의를 밝혔다.
이어 “인공지능은 스스로 학습을 해서 알고리즘을 발달시킨다. 분석대상이 많아지면 현재의 정확도는 더 높아지고 최적의 치료방법을 찾는데 도움이 될 것”이라고 설명했다.

이번 연구는 네이처의 자매 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’ 최근호에 발표됐다.

베타뉴스 강규수 기자 (health@betanews.net)
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