보건타임즈 : 이젠 '심혈관질환' 인공지능(AI)으로 진단한다

나승운·최병걸 교수 연구팀, 한양대 노영균 교수, 을지대 박지영 교수 공동연구
관상동맥질환 '민감도 98.0%, 정확도 92.8%' 진단
기존 심혈관질환 위험도 계산모델 진단 정확도 70~80% 정도보다 크게 '상회'
의료정보 전문성에 따라 '개인평가모델', '의료기관 활용모델', '전문의 활용모델' 3가지 개발
논문, 국제학술지 'International Journal of Cardiology 최신호 온라인'에 게재

[보건타임즈] 심혈관질환을 진단할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

고려대학교 구로병원 심혈관센터 [나승운 교수(사진 상단 좌), 고려대학교 심장혈관연구소 최병걸 교수(우)] 연구팀은 한양대 노영균 교수(하단 좌), 을지대 박지영 교수(우) 연구팀과 함께 머신러닝 기술 기반으로 관상동맥질환 위험도를 계층(점수)화하는 인공지능 모델을 개발했다며 2일 이같이 발표했다.

이 모델은 2004년부터 2014년까지 고려대 구로병원에 내원한 흉통환자 1만여 명의 관상동맥조영술 검사결과와 기초 임상 정보를 바탕으로 개발됐으며, 관상동맥질환 위험도를 민감도 98.0%, 정확도 92.8%까지 진단할 수 있다.

기존에 개발돼 활용되는 심혈관질환 위험도 계산모델의 진단 정확도는 70~80% 정도였다.

흉통 발생 시 수집 가능한 정보에 따라 질병의 위험도를 평가한 결과를 맞춤 활용할 수 있다는 점도 이번에 개발된 인공지능 모델의 특징이다.

연구팀은 의료정보의 전문성에 따라 '개인평가모델', '의료기관 활용모델', '전문의 활용모델' 3가지를 개발했다. (그림 예시)

'개인평가모델'은 성별, 나이, 유병 질환의 유무(고혈압, 당뇨, 고지혈증 등)와 흡연 여부 같은 간단한 질병정보만으로 관상동맥질환 위험도를 평가할 수 있게 돼 신속한 진료과 선택, 유병 질환 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다는 게 연구팀의 설명이다.

'의료기관 활용모델'은 개인평가모델에 혈액검사와 심전도검사 정보를 추가한 모델이다.
이 모델은 1차 의료기관과 응급의료 분야에서 빠르게 정확한 진단 평가할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

'전문의 활용모델'은 급성심근경색, 협심증 등 대표 관상동맥질환의 징후를 판단할 수 있는 전문의의 임상진단 정보까지 추가된 모델로 관상 동맥 CT와 심혈관 조영술 같은 정밀검사가 필요한 환자를 선별, 입원 환자 중 갑작스러운 사망이나, 심근경색 등 중대한 심혈관 사건 예방에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

이 연구의 교신저자 나승운 교수는 "미국과 유럽심장학회에선 관상 동맥 CT나 심혈관 조영술 같은 정밀검사 시행 이전에 질병 확률 계산 프로그램 활용을 권고하고 있다"며 "이번에 개발한 인공지능모델은 한국인의 질병 특성을 학습한 것은 물론, 높은 정확도로 관상동맥질환 위험도를 수치화할 수 있어 고비용, 고위험을 수반하는 정밀검사 이전에 임상 진료 보조시스템으로 활용될 수 있을 것으로 전망된다"고 밝혔다

이 연구 제1저자인 최병걸 교수는 "앞으로 인공지능이 질병의 발생위험뿐만 아니라 질병의 중증도까지 분석하는 수준까지 발전할 것"이라며, "환자의 생활습관 변화나 치료방법에 따른 질병 위험의 변화를 평가, 적정 의료서비스와 최적의 치료법 선택에 도움을 주게 될 것"이라고 말했다.

이 연구성과를 상세하게 정리한 논문은 'Pre-Test Probability for Coronary Artery Disease in Patients with Chest Pain based on Machine Learning Techniques'라는 주제로 국제학술지 'International Journal of Cardiology 최신호 온라인'에 게재됐다.