인공지능(AI)으로 심혈관질환을 정확히 진단할 수 있게 됐다.
고대구로병원 심혈관센터 연구팀(심혈관센터 나승운 교수, 고대심장혈관연구소 최병걸 교수)이 한양대(노영균 교수), 을지대(박지영 교수) 연구팀은 머신러닝 기술 기반으로 관상동맥질환 위험도를 계층(점수)화하는 인공지능 모델을 개발했다고 국제심장학저널(International Journal of Cardiology)에 발표했다.
고대구로병원의 흉통환자 1만 여 명의 관상동맥조영술 검사결과와 기초 임상정보에 기초한 이번 인공지능 모델은 관상동맥질환을 민감도 98.0%, 정확도 92.8%로 진단할 수 있다. 연구팀에 따르면 기존 심혈관질환 위험도 계산모델의 경우 정확도는 70~80%였다.
이번에 인공지능 모델은 정보 전문성에 따라 개인평가모델과 의료기관활용모델, 전문의 활용모델 3가지로 개발됐다.
개인평가모델은 성별, 나이, 유병질환의 유무(고혈압, 당뇨, 고지혈증 등) 및 흡연 여부 등 간단한 질병 정보만으로 관상동맥질환 위험도를 평가할 수 있어 신속한 진료과(科) 선택 및 유병질환 관리에 도움될 것으로 기대된다.
개인평가모델에 혈액검사 및 심전도검사 정보를 추가한 의료기관활용모델은 1차 의료기관 및 응급의료 분야에서 신속 정확한 진단에 도움될 수 있다.
전문의 활용모델은 급성심근경색, 협심증 등 대표적인 관상동맥질환의 징후를 판단할 수 있는 전문의의 임상진단 정보까지 추가된 모델이다. 관상동맥CT(컴퓨터단층촬영) 및 심혈관 조영술 등 정밀검사 여부를 선별하고, 입원 환자 중 갑작스러운 사망이나 심근경색 등 중대한 심혈관사건 예방에 활용될 수 있다.
이번 연구의 교신저자인 나승운 교수는 "이번에 개발한 인공지능모델은 한국인의 질병 특성의 학습은 물론, 관상동맥질환 위험도를 정확하게 수치화할 수 있어 위험과 비용이 따르는 정밀검사하기 전에 임상진료 보조시스템으로 활용될 수 있을 것"이라고 전망했다.
나 교수에 따르면 현재 미국과 유럽심장학회에서는 관상동맥CT나 심혈관조영술 같은 정밀검사 시행 이전에 질병확률 계산 프로그램 활용을 권고하고 있다.