한국판 심혈관질환 예측모델 개발

정확도는 높이고 오차를 줄인 한국판 심혈관질환 예측모델이 개발됐다.

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수·창원경상대병원 순환기내과 조상영 교수 연구팀은 인공지능(AI)을 이용해 심혈관질환을 예측할 수 있는 모델을 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다.

심혈관질환 예측모델은 치료의 방침과 목표를 설정하는데 중요한 기준이다. 기존에는 미국심장학회가 개발한 모델이 사용돼 왔다.

외국에서 개발된 만큼 인종과 성별, 지역에 따라 정확도에 차이가 있어 위험성을 과대 및 과소 평가할 수 있다는 단점이 있다.

한국판 예측 모델은 국민건강보험공단 건강검진자 약 22만명(40~88세)의 데이터를 이용해 기계학습 기반으로 제작됐다.

대상자를 5년 추적관찰하는 동안 총 7,819명에서 심근경색, 뇌졸중, 말초동맥질환 등의  죽상동맥경화 심혈관질환이 발생했다.

이를 개발된 모델을 통해 분석한 결과, 정확도는 75.1%로 미국의 모델 보다 1.3%P 높게 나타났다. 기존 모델의 예측도는 대개 70~80%다.

연구팀은 "동일한 변수를 사용했는데도 불구하고 정확도는 높아지고 오차는 줄었다는 게 기계학습의 장점"이라며 "개인의 위험도를 더욱 정확하게 산출할 수 있어 환자에게 개별화된 맞춤형 치료에도 유리할 것"이라고 내다봤다. 

아울러 "국내 데이터로 개발된 모델의 예측력이 기존에 사용되어 온 모델보다 우수하다는 사실이 확인된 만큼, 정확도가 높은 평가도구의 개발과 활용을 위해 지속적으로 연구해 나갈 예정"이라고 말했다.