알파고가 이세돌을 상대로 바둑 대결을 펼치면서 국내에서 인공지능에 대해 널리 알려진지 올해로 5년이 지났다. 의학에서는 진료과정에서 의사결정에 도 움을 주는 인공지능 의사로 유명했던 IBM의 왓슨 헬스는 국내 유수의 대학병 원에서도 도입한 것으로 알려졌으나 2021년 2월 IBM은 왓슨 헬스 사업부의 매 각 계획을 선언하였다. 인공지능이라 불리는 4차산업은 의학영역에서 잘 적용 될 수 있는 것일까? 이과 질환 중 아직 풀지 못한 대표적인 숙제로 돌발성 난청이 있다. 문헌에 서는 3일 이내에 발생한 3개의 연속된 주파수에서 30dBHL 이상의 청력저하를 보일 때 로 정의하고 있다. 아직 병태생리가 명확하게 밝혀진 질환이 아니면 서 대표적으로 경험적인 치료 개념으로 전신적 스테로이드 투여, 고실내 스테 로이드 투여, 그리고 고압산소 치료 등의 부가적인 치료도 이루어지고 있으나 아직 난청의 회복 여부를 장담할 수 있는 질환이 아니다. 따라서 돌발성 난청의 회복 여부에 영향을 미치는 요인을 중심으로 예후를 가늠해보기 위한 연구들이 많이 수행되었다. 환자의 나이, 난청의 심각도, 증 상 발생 후 치료를 시작한 시기, 고혈압, 당뇨 등의 내과적 과거력 이외에도 혈액검사를 통해 알 수 있는 여러가지 혈액 수치 등이 대표적으로 돌발성 난 청의 예후에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 그러나 돌발성 난청의 청력 저하 심각도, 환자의 나이, 과거력, 그 외 직/간접적인 결과들로 예후를 어느 정도 예측은 해볼 수 있지만 아직 회복 여부를 장담하기는 어렵기 때문에 임 상에서 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위한 대안적 방법으로 최근에는 인공지능을 이용한 연구들이 수행되었다. 인공지능 중에서도 ‘머신러닝’ 혹은 ‘기계학습’이라고 부르 는 여러가지 분석방법으로 기존의 누적된 돌발성 난청 환자의 진료기록 및 청 력 회부 여부 등을 데이터화 하여 학습시켜 그 성능을 보고한 연구들이 대부 분이다. 그러나 아직 상용화 되기에는 한계가 있으며 아직은 개발 단계에 머 물러 있다. 본 발표에서는 의학에서 활용되는 인공지능, 그 중에서도 대표적인 머신러 닝 방법들에 대하여 소개하고 이과 영역에서 돌발성 난청에서 활용된 사례들 을 소개하며 이를 실제 임상에서 적용하기 위해 보완해야 할 앞으로의 방향을 제안해보고자 한다.