원격으로 ‘비정상 호흡음’ 감별 가능… 소아 대상 연구서 ‘정확도 입증’

우리아이들병원이 딥러닝 모델을 통해 제안한 알고리즘이 비정상 호흡음을 인식하는 감도가 우수한 것으로 나타났다. 이를 기반으로 코로나19와 같은 팬데믹 상황에서 의료진 청진에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다. 

우리아이들병원 남성우 부이사장 연구팀은 그랜드 워커힐 서울 호텔에서 열린 대한소아청소년학회 추계학술대회에서 소아이상 호흡음 식별 연구 발표를 통해 이같은 결과를 도출했다고 21일 밝혔다.

연구팀은 2021년 10월부터 이달까지 병원에 내원하고 동의한 환아의 호흡음을 전자청진기로 채음해 1만4903건의 데이터를 집계했다. 

수포음(Crackle)과 천명음(Wheezing)이 있는 경우 이상호흡음으로 분류, AI에 학습시켜 진단 알고리즘의 정확도를 측정했다.

남 부이사장 연구팀은 “기존 알고리즘보다 1/10 이상 가벼운 데이터만으로도 동일한 성능을 내고 있고 소아청소년 호흡음 뿐 아니라 성인 호흡음으로 적용하였을 때도 이상호흡음을 감별하는데 향상된 성능을 내고 있는 것을 확인했다”고 전했다.

특히 “코로나19 팬데믹 같은 상황에서 격리나 보호장구 착용 등의 이유로 환자에게 직접적인 접촉이 필요한 경우에도 청진을 제대로 할 수 없었으나 해당 알고리즘을 통해 이 문제를 해결할 수 있게 됐다”고 설명했다.

공동연구자인 김성은 서울과학기술대 인공지능 응용학과 교수는 “AI와 딥러닝 기술을 통해 미래 의료를 더욱 앞당기고 의료인의 접근이 어려운 분야에 의료 접근 방식 개선 및 의료 서비스의 질 향상에 도움이 될 것으로 기대된다”고 전망했다.