인공지능(AI) 기술이 단순 수면무호흡증 진단에 쓰이던 수면 다원 검사 데이터를 활용해 환자의 장기적인 심혈관 질환, 뇌질환, 사망 위험까지 미리 파악하는 정밀 진단 도구로 진화하고 있다. 기존 단일 요약 지표가 감지하지 못했던 신체 생리 신호의 미세한 변화를 분석해 고위험군을 골라내는 방식으로, 의료 현장에서 AI 헬스케어 기술의 실용적 가치가 대폭 확장되는 모양새다.
미국 워싱턴대 의과대학의 리나 메하라(Reena Mehra) 교수 연구진은 AI 기반 파운데이션 모델(Foundation Model·대규모 데이터를 사전 학습해 다양한 작업에 적용할 수 있는 초거대 AI)을 구축해 환자 10000명의 수면 다원 검사 기록과 수년간의 의료 기록을 연계 분석했다고 로이터(Reuters)가 8월 5일 보도했다. 워싱턴대 의과대학은 미국 시애틀에 위치한 세계 최고 수준의 연구 중심 의료기관이다.
수면 다원 검사는 수면 중 호흡, 뇌파, 근육 활동, 심장 박동 등을 종합 측정하는 검사다. 의료진은 그동안 무호흡-저호흡 지수(AHI·시간당 호흡이 멈추거나 얕아지는 횟수)라는 요약 지표에 의존해 수면무호흡증의 심각성을 판단해 왔다.
AI가 밝혀낸 5가지 위험 유형… 사망 위험 2배 높은 고위험군 진단
연구진은 AI 분석을 통해 생리적 특성이 각기 다른 5가지 환자 유형을 분류해 냈다. 이 가운데 가장 위험도가 높은 유형에 속한 환자군은 최저 위험군 환자 대비 향후 5년 내 사망할 확률이 2배(100%) 높은 것으로 나타났다.
이 고위험군에서 심부전 위험은 65%, 심근경색 위험은 84%, 인지기능 저하 위험은 93% 높았으며, 심방세동(심장이 불규칙하게 뛰는 부정맥)과 간질(뇌전증) 발병 위험은 200% 이상 급증했다. 이 연구 결과는 국제 학술지 네이처(Nature)에 게재됐다.
미국 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic) 연구진 역시 IBM과의 10년 연구 협력체인 ‘디스커버리 액셀러레이터(Discovery Accelerator)’를 통해 유사한 AI 예측 모델을 개발했다고 클리블랜드 클리닉 커뮤니케이션팀이 8월 3일 발표했다. 클리블랜드 클리닉은 미국 오하이오주에 위치한 글로벌 최상위 종합병원이다.
연구진은 자체 등록 데이터인 ‘스타릿(STARLIT)’ 파이프라인을 기반으로 AI 모델을 구현해 성별에 구애받지 않는 고정밀 예측 성능을 검증했다. 기존 AHI 지표가 주로 남성 환자에게 더 정밀했던 한계를 극복한 것이다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 등재됐다.
산소 자동 조절 알고리즘 및 비마약성 진통제 신약 등 AI 헬스케어 혁신 가속
수면 의학 분야 외에도 임상 현장에서 AI와 신기술을 결합하려는 시도가 빠르게 늘고 있다. AI 알고리즘을 활용해 환자의 산소 공급량을 실시간으로 자동 조절하는 첨단 의료기기가 임상 시험에서 성과를 거두었다.
덴마크 의료기기 전문 기업 오투매틱(O2matic)이 개발한 ‘PRO100’ 장비는 환자 손가락에 부착한 센서로 산소 포화도를 실시간 측정해 공급량을 스스로 조절한다. 미국 콜로라도대 안슈츠 메디컬 캠퍼스의 아디트 진데(Adit Ginde) 교수 연구진이 성인 환자 300명을 대상으로 임상을 진행한 결과, AI 자동 조절 장치를 사용한 환자군은 목표 산소 범위 유지 시간이 85%에 달해 일반 치료군(63%)보다 정밀한 관리 효과를 보였다. 이 연구는 미군 보건 시스템 연구 심포지엄과 국제 학술지 ‘자마 내과학(JAMA Internal Medicine)’에 인용됐다.
한편 바이오벤처 라티고 바이오테라퓨틱스(Latigo Biotherapeutics)가 개발 중인 비마약성 통증 치료 후보물질 ‘LTG-001’은 복부 수술 환자 대상 임상 2상 시험에서 기존 마약성 진통제 ‘바이코딘(Vicodin)’보다 약 50% 우수한 진통 효과를 기록했다. 신경통 신호를 차단하는 ‘Nav 1.8’ 억제제 기전인 이 물질의 연구 성과는 뉴잉글랜드 저널 오브 메디신(NEJM)에 실렸다.
Q&A로 보는 수면 AI 진단 기술
Q1. 이번 AI 수면 진단 기술의 핵심 성과는 무엇인가? A1. 수면 다원 검사 중 측정되는 무수한 생리 신호를 AI로 정밀 분석해, 단순 수면무호흡증 진단을 넘어 향후 5년 내 사망, 심혈관 질환, 뇌질환 위험까지 예측해 낸 점이다.
Q2. 기존 수면무호흡증 진단 지표(AHI)와 차이점은 무엇인가? A2. 기존 AHI는 시간당 호흡 정지 횟수 등 단면적 요약치만 제공했으나, AI 모델은 전체 생리 데이터 속에 숨은 미세 패턴을 추출해 남녀 구분 없이 정밀하게 장기 건강 위험군을 추적해 낸다.
Q3. AI 모델이 파악한 고위험군 환자의 건강 위험 수준은 어느 정도인가? A3. 최저 위험군에 비해 5년 내 사망 위험이 2배 높았으며, 심부전(65%), 심근경색(84%), 인지기능 저하(93%) 위험이 높았다. 심방세동과 간질 발병 위험은 200% 이상 높은 것으로 나타났다.
Q4. 함께 공개된 의료 AI 기술 중 PRO100 산소 조절 장치는 어떤 역할을 하나? A4. 환자의 산소 포화도 데이터를 AI가 센서로 실시간 모니터링하여 산소 투여량을 스스로 조절함으로써 환자가 최적의 산소 상태를 유지하는 시간을 85%까지 끌어올리는 장치다.
Q5. 개발된 AI 모델들의 향후 임상 적용 계획은 어떻게 되나? A5. 연구진은 인종과 연령이 다양화된 대규모 환자군을 대상으로 추가 검증 과정을 거쳐 의료기관 내 기존 진단 시스템에 소프트웨어를 보완·이식하는 상용화 작업을 진행할 예정이다.