[Hinews 하이뉴스] 연세대학교 원주의과대학 양재원 교수 연구팀이 수면 데이터를 인공지능(AI)으로 분석해 만성콩팥병(CKD) 발생과 중증도를 예측할 수 있다는 연구 결과를 발표했다고 밝혔다. 이번 연구는 양재원 교수와 오르트나산 에르덴바야르 교수(연세대 미래캠 AI반도체학부)가 공동 진행했으며, 국제 학술지 『npj Digital Medicine』에 11월 17일 게재됐다.

연구팀은 수면다원검사(PSG) 데이터를 활용해 CKD 자동 선별 및 단계별 분류를 위한 앙상블 학습 접근법을 적용했다. 358명의 피험자(진행성 CKD 179명, 초기 CKD 179명)의 PSG 데이터를 기반으로 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM, CatBoost 등 네 가지 앙상블 알고리즘을 활용했다. 총 1,210개의 수면 관련 변수를 학습해 최종 호흡, 수면 단계, 움직임, 심혈관적 특징을 분석했다.

분석 결과, CKD 5단계 환자에서 89% 이상의 AUC를 달성하며 높은 다중 클래스 분류 성능을 보였다. 특히 산소 포화도, 수면 구조, 심박 변이도의 이상이 CKD 중증도와 밀접한 연관이 있는 것으로 나타났다. 이는 수면다원검사 데이터를 통해 조기 CKD 발견과 위험 예측이 가능함을 시사한다.

양재원 교수는 “이번 연구는 의료데이터 융합을 통해 새로운 가설을 제시했다는 점에서 의미가 크며, 향후 의료 빅데이터 연구의 모델이 될 것”이라고 밝혔다. 양 교수는 연세대 원주연세의료원 의료정보실장으로서 차세대 의료정보시스템 구축 등 의료데이터 고도화 활동도 진행하고 있다.