심근경색 등 심혈관이 좁아지는 질환에는 심혈관 스텐트를 넣어 혈관을 넓히는 시술을 시행한다. 국내 심혈관 스텐트 시술 건수는 연간 7만명으로 알려져 있다.
스텐트 삽입 전에는 심혈관 협착 정도를 확인하기 위해 심혈관조영술을 실시하는데 영상이 복잡해 3차원으로 파악하기 쉽지 않다.
우리나라 스텐트시술 환자 4명 중 1명은 정확한 평가를 위해서는 혈관 내 초음파를 시행하고 있다. 한번 시행하는데 180만원으로 비용도 만만치 않다.
이런 가운데 분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀(의정부 을지대병원 순환기내과 문인태 교수)이 혈관 내 초음파를 인공지능으로 대체할 수 있다는 연구결과를 인터넷의학연구저널(JMIR CARDIO)에 발표했다.
연구 대상자는 혈관 내 초음파 시행 환자 47명. 이들의 협착 직경 및 협착 영역의 백분율, 병변 길이, 최소 내강면적 등을 심혈관 자동 분석 인공지능 소프트웨어(AI-QCA) 수치와 비교했다.
그 결과, 혈관의 직경 및 넓이, 병변의 길이는 양쪽의 지표에서 최소 60%에서 최대 80%까지 상관성을 보였다. 병변 식별률은 88.7%, 병변 크기는 10mm 내외의 차이를 보였다.
교수팀은 "AI 소프트웨어는 심혈관의 병변여부, 병변의 길이, 직경 등의 정보를 실시간으로 제공하는 만큼 스텐트의 길이와 직경을 결정하는데 도움될 수 있다"면서 "경제적 부담을 줄이면서도 효과적인 검사와 시술이 가능할 것"이라고 설명했다.
문인태 교수는 "이 연구만으로 인공지능의 능력을 평가할 수는 없지만 인공지능으로 분석한 수치 값이 시술 중 참조할 수 있는 지표로 활용될 수 있음을 확인한 것에 의의가 있다"고 강조했다.