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심장질환자 인공지능으로 맞춤형 진단시대 열어

박상준 기자
발행날짜: 2020-04-21 10:47:16
  • 가

가톨릭대 대전성모병원 조정선 교수 美 심장저널에 연구논문 발표
임상적으로 구별하기 어려운 중등도 심부전 환자 구별 정확도 높아

인공지능(AI)이 심장질환 환자에게 맞춤형 정밀 진단과 치료, 예후 예측에 중요한 수단이 될 수 있다는 연구 결과가 제시됐다.

가톨릭대학교 대전성모병원 심장내과 조정선 교수는 지난 2018년 2월부터 1년간 심장 정밀의학 분야의 석학인 미국 웨스트 버지니아 의과대학 생굽타(Dr. Sengupta) 교수와 함께 인공지능의 큰 축인 머신 러닝 기법을 이용해 주요 심장 사건을 예측하는 알고리즘을 만드는데 성공했다.

그 결과를 ‘정밀한 심장 영상 데이터를 통한 환자의 표현형을 네트워크 기반으로 세분화 실현’이라는 논문으로 작성했고, 미국심장저널이 발간하는 ‘JACC image’에 실리면서 전 세계 학자들의 주목을 받고 있다.

연구팀은 웨스트 버지니아 의과대학 병원의 심장질환 환자 300여명을 대상으로 한 정밀 심초음파 검사 결과를 이 알고리즘에 적용시켜 분석한 결과, 의사의 판단 없이 분류한 총 4단계(1군∼4군)의 유사 환자군에서 단계가 올라갈수록 환자의 임상 증상과 심부전의 단계, 주요 심장 및 뇌혈관 사건이 많아지는 것을 확인했다.

조정선 교수
특히 임상적으로 구별하기 어려운 중등도의 심부전 환자들인 2군과 3군의 경우 정밀 심장초음파인 스트레인과 혈류추적 검사를 적용하면 그 정확도가 2군 94%, 3군 83%로 일반적 심장초음파 검사만을 이용했을 때의 82%, 70%에 비해 더 정확했다.

가톨릭대 대전성모병원 심장내과 조정선 교수는 “다양한 환자들의 방대한 정보를 분석해 맞춤형 정밀 진단과 치료 방법을 결정하고 예후를 예측하는 것은 현대 의학이 나가야 할 방향이고, 인공지능 기술이 이를 실현하는 중요한 수단이 될 것”이라며 “이를 통해 병원에서 시행하는 여러 가지 검사에 대한 정보 처리 속도가 빨라지고, 결과에 대한 판단도 더욱 정확해져 환자 치료에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

한편, 이번 연구는 미국 심장학회 유명 저널인 ‘JACC image’(학술지 인용지수: 10.97)와 페이스북 미국 심장학회 뉴스레터에 동시 출간됐다.

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