심혈관질환 진단 머신러닝으로 신속·정확, 부작용 최소

심혈관질환을 신속하고 정확하게 그리고 최소 부작용으로 진단할 수 있는 기술이 개발됐다.

세브란스병원 심장내과 김중선 교수와 세종대 전자정보통신공학과 하진용 교수, 고대안암병원 순환기내과 차정준 교수 연구팀은 광간섭단층촬영(OCT)과 분획혈류예비력 FFR)을 예측하는 기술을 개발했다고 국제학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다.

심장혈관질환 진단 영상검사인 OCT는 혈관내 동맥경화 병변을 진단하며 FFR은 관상동맥의 협착 정도를 평가한다. 두가지 방법으로 중재시술의 필요성을 평가해 관상동맥중재시술을 보다 정밀하게 시술할 수 있다.

연구팀이 개발한 기술은 환자의 OCT 정보와 생체정보를 머신러닝해 FFR 수치를 예측하는 방법이다. 연구팀은 관상동맥중재술 환자 104명의 OCT와 FFR 데이터를 기계에 학습시켰다. 

관상동맥의 최소내경, 협착부위 비율, 병변 길이, 시술 전 혈소판수, 고혈압 등의 특성으로 측정한 21명의 FFR치와 비교한 결과, 유사한 것으로 나타났다.

연구팀은 기존 FFR 수치를 확인하기 위해 압력 철선을 관상동맥에 삽입하는 과정 대신 머신러닝으로 즉시 측정할 수 있는 만큼 시간을 다투는 관상동맥질환의 진단과 치료 성적이 높아질 것으로 예상하고 있다.