동국대일산병원 이비인후과 김진엽 교수와 서울대병원 김현직 교수 연구팀이 지난 7월 ‘폐쇄성 수면무호흡증 수술 성공을 예측할 수 있다’는 연구 결과를 발표했다.

이번 연구는 머신러닝을 통해 환자의 폐쇄성 수면무호흡증 수술 성공여부를 예측할 수 있는 알고리즘 개발에 관한 것이다.

수면무호흡증은 수면 중 호흡이 빈번하게 정지되는 증상으로 심각한 심혈관계 합병증을 유발할 수 있는 위험한 질환이다.

이에 대한 치료로 양압기 치료가 권장되고 있지만 평생 사용해야 하는 점과 수면 시 착용감이 불편해 치료 효과를 보지 못하는 경우가 많다. 이러한 불편함으로 환자들이 양압기 사용을 포기하고 있어 폐쇄성수면무호흡증의 심각한 합병증을 고려한다면 수술적 치료와 대안치료는 반드시 필요하다.

현재 폐쇄성 수면무호흡증의 수술 성공률은 50~70%로 실패율 또한 배제할 수 없다.

그 때문에 폐쇄성 수면무호흡증에 대한 최적의 치료 방법을 위해서는 수술 성공률이 높은 환자들만 선택적으로 찾는 것이 매우 중요하다. 하지만 이 또한 해부학적·생리학적 인자들을 모두 고려해야 하므로 폐쇄성 수면무호흡증 수술 성공여부 예측이 쉽지 않고 기존의 전통적인 통계 방법으로는 정확도가 높지 않았다.

▲ 사진=왼쪽부터_ 김현직 김진엽 교수  © 동국대 일산병원

연구팀의 이번 연구는 기계학습을 통한 알고리즘을 개발해 환자의 폐쇄성 수면무호흡증 수술에 대한 성공여부를 예측하는 것이다.

연구팀은 환자들의 수술결과 예측이 가능하도록 세가지 인공지능 모델들(support vector machine, random forest, gradient boosting)을 개발했다. 연구 결과 전통적인 예측 모델(logistic regression)과 이비인후과 전문의 예측에서 54.2%와 52.2%로 낮은 결과를 보였지만 gradient boosting 모델은 70.8%로 훨씬 높은 정확도를 확인할 수 있었다.

따라서 인공지능 프로그램을 이용하여 환자가 시행한 수면 다원 검사와 환자의 이학적 검사 결과를 분석하면 수술을 시행하기 전에 이 환자에서 수술의 성공률이 어느 정도가 될지 기존의 예측 방법보다 월등히 정확도가 높은 예측을 할 수 있다는 것을 연구팀은 보여주었다.

또한 인공지능이 스스로 학습을 통해 알고리즘을 발달시켜나가는 것을 고려할 때 분석대상이 많을수록 정확도는 더 높아질 것이라고 연구팀은 설명했다.

동국대일산병원 김진엽 교수는 “폐쇄성 수면무호흡 수술에서의 적절한 환자 선택은 중요하지만 어려운 과제인데, 인공지능이 수술 성공 예측에 도움이 될 수 있다는 것을 보여주는 연구다”라고 말했다.

이어 “향후 인공지능 성능을 더 발전시킨다면 의사와 환자가 수술 전에 예측된 수술 성공률에 대해 인지하고 최적의 치료방법을 찾는 데 많은 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다.

한편 이번 연구 결과는 네이처의 자매 국제학술지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’에 2021년 최근호에 게재됐다.고양=이동석기자

*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]이다. * Below is the [full text] of an English article translated from the above article as'Google Translate'.

Dongguk University Ilsan Hospital ‘sleep apnea surgery success’ Artificial intelligence predicts the success of surgery

In July, a research team led by Professor Jinyeop Kim of the Department of Otolaryngology at Dongguk University Ilsan Hospital and Professor Hyunjik Kim of Seoul National University Hospital announced the results of a study that ‘can predict the success of surgery for obstructive sleep apnea.

This study is about the development of an algorithm that can predict the success of a patient's obstructive sleep apnea surgery through machine learning.

Sleep apnea is a condition in which breathing stops frequently during sleep and is a dangerous disease that can cause serious cardiovascular complications.

CPAP treatment is recommended as a treatment for this, but there are many cases where the treatment effect is not seen due to the fact that it has to be used for a lifetime and it is uncomfortable to wear while sleeping.

Because of these inconveniences, patients are giving up on the use of positive pressure devices. Considering the serious complications of obstructive sleep apnea, surgical treatment and alternative treatment are absolutely necessary.

Currently, the surgical success rate for obstructive sleep apnea is 50-70%, and the failure rate cannot be excluded. Therefore, for the optimal treatment for obstructive sleep apnea, it is very important to selectively find only patients with a high surgical success rate.

However, since both anatomical and physiological factors must be considered, it is not easy to predict the success of obstructive sleep apnea surgery, and the conventional statistical methods are not very accurate.

The research team's current research is to predict the success of a patient's obstructive sleep apnea surgery by developing an algorithm through machine learning.

The research team developed three artificial intelligence models (support vector machine, random forest, and gradient boosting) to predict patients' surgical results. As a result of the study, the traditional predictive model (logistic regression) and the prediction of otolaryngologists showed low results at 54.2% and 52.2%, but the gradient boosting model was able to confirm much higher accuracy with 70.8%. Therefore, by analyzing the polysomnography test performed by the patient and the physical examination results of the patient using the artificial intelligence program, it is possible to predict what the success rate of surgery will be in this patient before the operation is performed, with much higher accuracy than the conventional prediction method. Researchers have shown that it can be done.

Also, considering that AI develops algorithms through self-learning, the more analysis targets, the higher the accuracy will be, the research team explained.

Professor Jin-yeop Kim of Dongguk University Ilsan Hospital said, "Selecting an appropriate patient in obstructive sleep apnea surgery is an important but difficult task, and this study shows that artificial intelligence can help predict the success of the operation." He added, “If AI performance is further developed in the future, it will be of great help to doctors and patients to recognize the predicted surgical success rate before surgery and to find the optimal treatment method.”

Meanwhile, the results of this study were published in the latest issue of ‘Scientific Report’, a sister international academic journal of Nature in 2021. Goyang = Reporter Lee Dong-seok