과거에 찍었던 컴퓨터단층촬영(CT) 영상으로 심혈관 질환 위험을 예측하는 새로운 인공지능 모델이 나와 주목된다.

CT 영상 중 심혈관 질환 위험 인자인 관상동맥칼슘(CAC)를 식별하는 방식으로 향후 예방적 치료의 중요 기반이 될 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.

현지시각으로 18일 뉴잉글랜드저널오브메디슨(NEJM)에는 흉부 CT 데이터를 통한 심혈관 질환 위험 예측 인공지능의 검증 연구 결과가 게재됐다(10.1056/AIoa2400937).

현재 흉부 CT는 폐암 건강검진 등을 위해 매년 수백만건의 검사가 시행되고 있다. 암 진단은 물론 건강검진의 핵심이 되는 만큼 점차적으로 검사 건수가 늘고 있는 것.

하지만 방사선 피폭 등을 감수하고 CT 검사를 진행해도 해당 질환이 있는지만 파악한 뒤 데이터가 버려진다는 점에서 여전히 과잉 검진과 득실 논란이 이어지고 있는 것도 사실이다.

이러한 CT 검사 데이터를 다양한 방법으로 재활용하는 기술 개발이 이어지고 있는 것도 같은 이유다.

CT 데이터에는 광범위한 데이터가 포함돼 있다는 점에서 이를 적극적으로 활용하면 이른바 '기회 검진'의 효과를 기대할 수 있기 때문이다.

하버드 의과대학 휴고 에르츠(Hugo Aerts) 교수가 이끄는 연구진이 이 데이터 중 관상동맥칼슘(CAC) 지수에 주목한 배경도 여기에 있다.

관상동맥칼슘, 즉 석회화가 심혈관 질환의 주요 원인 중 하나라는 점에서 폐암 검진 등을 위해 찍은 흉부 CT 데이터에서 이를 식별해 활용할 수 있다는 가정에서다.

이에 따라 연구진은 흉부 CT 데이터에서 관상동맥칼슘을 식별하고 이 중 심혈관 질환 위험이 있는 환자를 걸러내는 인공지능(AI)을 개발하고 이에 대한 검증 연구를 진행했다.

관상동맥칼슘 지수는 스캔 중 심장 박동과 동기화되는 '게이트' 방식을 촬용하고 그 외 흉부 CT는 '비게이트' 방식을 진행하지만 이를 알고리즘으로 보완한다면 충분히 활용가능하다는 판단에서다.

이에 따라 연구진은 미국의 98개 의료기관에서 폐암 검진 등을 위해 촬영한 '비게이트' 방식의 흉부CT 영상을 기반으로 8052건의 데이터를 학습시킨 뒤 관상동맥칼슘지수를 인공지능으로 분석하는 'AI-CAC'의 성능을 검증했다.

그 결과 이 인공지능 모델은 비게이트 흉부 CT 영상에서도 관상동맥칼슘이 있는지 여부를 무려 89.4%의 정확도로 식별했다.

또한 관상동맥칼슘이 있는 환자의 경우 점수가 100점보다 높거나 낮은지도 87.3%의 정확도로 판별했다. 100점은 중간 정도의 심혈관 질환 위험을 의미한다.

특히 이 인공지능 모델은 이러한 환자의 10년 전체 사망률도 잡아내는데 성공했다.

인공지능이 관상동맥칼슘 지수를 400점 이상으로 판단한 환자의 경우 0점인 환자보다 다른 요인을 모두 제외해도 10년 동안 심혈관 질환으로 사망할 위험이 3.49배나 높았기 때문이다.

이에 대해 4명의 숙련된 심장내과 전문의들의 검증 결과 인공지능이 관상동맥칼슘 지수를 400점 이상으로 판단한 환자는 99.2%가 지질 강하 요법의 혜택을 볼 수 있는 것으로 확인됐다.

휴고 에르츠 교수는 "폐암 검진 등을 위해 현재도 매년 수백만건에 달하는 비게이트 흉부 CT 데이터까 쌓여가고 있다"며 "여기에 인공지능을 결합하는 것만으로 심혈관 질환 위험을 예측하는 '기회 검진'을 누릴 수 있다는 의미"라고 밝혔다.