천명음은 공기의 통로인 기도가 좁아지면서 생기는 압력에 의해 숨을 쉴 때마다 가슴에서 나는 소리를 말한다. 주로 '쌕쌕'하는 소리로 들린다. 소아는 구조적으로 기도가 좁기 때문에 천식, 기관지염 등의 질환으로 천명음이 발생하는 경우가 많다.
이런 천명음을 판별하려면 가슴에 청진기를 대고 직접 숨소리를 듣는 게 일반적이지만 의사의 경험과 판단에 따라 정확도에 차이가 날 수 있다.
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 호흡기 질환이 있는 소아 환자 287명의 호흡음을 이용해 AI 알고리즘을 개발했다.
이 AI 알고리즘은 실제 소아 환자 대상 분석에서 정확도 91.2%, 정밀도 94.4%를 기록해 임상 현장에 적용 가능한 것으로 평가됐다는 게 연구팀의 설명이다.
연구팀은 향후 이 알고리즘을 모바일 기기 등에 적용하면 소아 환자들의 개인별 상태를 시간, 장소의 제약 없이 모니터링 할 수 있을 것으로 전망했다.
김경훈 교수는 "소아는 구조적으로 호흡기 질환을 견딜 수 있는 능력이 성인보다 현저히 떨어진다"면서 "천식 등의 호흡기 질환을 조기에 진단해 후유증을 최소화하고, 개인의 상태에 맞춘 최적의 치료 전략을 수립하는 데 이번 인공지능 모델이 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports) 최신호에 실렸다.
