결합 신경망 모델을 이용하여 안면 및 두경부에 대한 CT 영상 및 생체정보로부터 수면무호흡증의 중증도를 예측하는 방법이 제공된다. 이 수면무호흡증의 중증도 예측 방법은, 피진단자의 안면 및 두경부에 대한 CT 영상 데이터를 입력받는 단계; 피진단자의 생체정보에 대한 텍스트 데이터를 입력받는 단계; CT 영상 데이터에 대해 전처리를 수행하는 단계; 제1 딥러닝 알고리즘을 이용한 생체 특성 추출 모델에 입력변수로 텍스트 데이터를 입력하는 단계; 생체 특성 추출 모델의 출력변수를 가중치 벡터로 변환하는 단계; 및 복수의 컨볼루션 연산을 수행하는 제2 딥러닝 알고리즘을 이용한 이미지 특성 추출 모델에, 전처리된 CT 영상 데이터를 입력변수로 입력하여 피진단자의 수면무호흡증의 중증도를 출력변수로 예측하는 단계를 포함한다.
