한국, 심혈관 질환 예측하는 AI 도구 개발
한국 연구진이 개발한 새로운 딥러닝 기반 도구가 관상동맥 질환(Coronary Artery Disease, CAD)의 진단과 함께 주요 심혈관 사건(Major Adverse Cardiac Events, MACEs) 발생 가능성을 예측할 수 있는 기술로 주목받고 있다.
관상동맥 CT 영상을 자동 분석
연세대학교 세브란스병원, 계명대학교 동산병원, 인공지능 영상 분석 기업 팬토믹스(Phantomics)가 협력해 개발한 이 도구는 관상동맥 CT 혈관 조영술(Coronary CT Angiography, CCTA) 영상을 자동으로 분석한다. 이 AI 도구는 영상 속 협착(스텐오시스)을 정상, 부분 폐쇄, 완전 폐쇄로 분류하며, 목적물의 위치를 파악하고 동시에 분류할 수 있는 YOLO 아키텍처를 활용해 이미지를 신속하게 처리하는 것이 특징이다.
연구 결과: 심장 건강 예측 정확도 향상
2018년부터 2022년까지 3개 응급실에서 급성 흉통을 호소한 408명의 환자를 대상으로 한 연구에서 이 모델을 테스트한 결과, 스턴오시스의 정도를 딥러닝으로 분석한 결과가 고지혈증 등 기존의 임상적 위험 요인보다 MACE를 더 정확히 예측한다고 나타났다. 또한, 딥러닝 분석과 기존 위험 요소를 조합하면 MACE 예측 정확도가 76%에서 90%로 14%P 상승했다는 점이 주목되는 부분이다. 해당 연구는 Radiology: Artificial Intelligence 저널에 게재되었다.
신속한 처리가 중요한 이유
CAD 예후를 평가하기 위해 사용되는 CT 혈관 조영술은 결과 분석에 많은 시간이 걸리며, 전문가에 따라 판독 결과가 다를 수 있다. 한국 연구팀이 개발한 딥러닝 기반 도구는 이러한 단점을 보완해 CAD 여부를 탐지하는 것뿐 아니라 응급실에 내원한 환자의 심혈관 사건 위험까지 예측할 수 있다. 세브란스병원의 영상의학과 허진 교수는 "딥러닝 모델이 단순히 CAD 유무 판단을 넘어 환자의 예후까지 예측할 수 있다는 가능성을 제시했다"고 밝혔다.
아시아에서의 유사 연구 동향
아시아-태평양 지역에서도 CAD 진단을 개선하기 위한 AI 연구가 활발히 진행되고 있다. 싱가포르의 스타트업 Health BETA는 유전적 및 생활 습관 요인을 고려한 CAD 다중유전자 위험 평가(polygenic risk score)를 개발 중이다. 또한, 싱가포르 내 주요 3개의 심장 센터는 CAD 신속 예측을 위한 머신러닝 기반 시스템을 시범 운영하고 있다. 호주의 의료 디바이스 기업 Echo IQ와 Artrya는 최근 CAD 진단 AI 소프트웨어에 대해 미국 FDA의 510(k) 승인을 받은 바 있다.
이러한 기술 발전은 CAD와 관련된 환자 치료 접근 방식을 혁신적으로 바꾸며, 환자의 생존 가능성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
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