천명음은 폐로 오가는 공기의 통로인 기도가 좁아지면서 압력이 강해지는 탓에 숨 쉴 때마다 가슴에서 '쌕쌕' 소리가 나는 호흡음을 가리킨다. 기도가 좁은 어린이는 천식·기관지염 등으로 천명음이 발생하는 경우가 많아, 천명음은 소아 호흡기 질환을 조기 진단하는 데 가장 중요한 지표로 활용된다.
인공지능으로 천명음을 감별하는 모델을 개발한 김경훈 소아청소년과 교수. /사진=분당서울대병원
인공신경망의 레이어는 필요보다 많을 경우 예측 정확도가 오히려 떨어질 수 있어 분석 대상에 맞는 최적의 조합을 찾는 것이 중요한데, 천명음 발견에는 레이어 34개(34-레이어)가 가장 적합하다는 게 연구팀의 설명이다. 그 결과, 개발된 알고리즘은 정확도 91.2%, 정밀도(동일 조건에서 측정한 값이 얼마나 일정하게 나타나는지 나타낸 수치) 94.4% 수준으로 임상 현장에서도 충분히 적용할 수 있는 높은 정확성과 안정성을 보였다.
또 메모리 공간을 소량만 필요로 해 향후 모바일 기기에 적용해 환자 개인별 상태를 시간·장소의 제약 없이 모니터링할 수 있게 될 전망이다.
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김 교수는 "소아는 구조적으로 기도가 좁아 천명음이 발생하기 쉽고, 허파꽈리(폐포)의 표면적도 적어 천식 같은 호흡기 질환을 견딜 수 있는 능력도 어른보다 현저히 떨어진다"며 "천식 등의 호흡기 질환을 조기에 진단해 후유증을 최소화하고 개인의 상태에 맞춘 최적의 치료 전략을 수립하는 데 이번 인공지능 모델이 큰 도움 될 것"이라고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 네이처 출판 그룹의 온라인 학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)' 최신 호에 실렸다.