심장 색전성 뇌경색, 심장서 생긴 혈전 가느다란 뇌혈관 지나다 막혀 발생 '뇌 손상' 유발
흉부 X-ray 분석 통해 심장 색전성 뇌경색 진단하는 딥러닝 모델 'ASTRO-X' 개발
정한길 교수 "정확도 높은 검사법 뇌경색, 뇌졸중 조기 진단에 핵심 역할 기대"
김택균 교수 "좌심방 중심 맨눈으로 보이지 않는 차이까지 구분, 진단"
논문 'The Lancet' 자매지 국제저널 'EBioMedicine'에 게재
[보건타임즈] 흉부 방사선 사진(흉부 X-ray)을 분석해 '심장 색전성 뇌경색'을 진단해내는 인공지능 모델이 개발됐다.
분당서울대병원 신경외과와 의료인공지능센터 정한길(사진 左)·김택균 교수(右) 연구팀은 인공지능을 활용, 흉부 X-ray를 분석하는 것만으로 심장 색전성 뇌경색을 진단할 수 있는 딥러닝 모델 'ASTRO-X'를 개발하는 데 성공했다며 이같이 밝혔다.
뇌졸중의 일종인 뇌경색은 뇌혈관이 막히면서 혈액 공급이 차단돼 뇌가 손상되는 증상을 의미한다.
이 질환은 예고 없이 발병해 즉각 치료하지 않으면 영구적 뇌 손상 등 심한 후유증을 남겨 사전에 예측, 차단하는 것이 무엇보다 중요하다.
이러한 뇌경색은 뇌혈관 내에서 혈전(피떡)이 생겨 발생하지만, 다른 곳에서 생성된 피떡이 온몸을 순환하는 중 가느다란 뇌혈관을 지나다가 막히는 '색전성 뇌경색'의 형태로도 빈발한다.
이 중 가장 큰 비중을 차지하는 '심장 색전성 뇌경색'은 심장에서 나온 혈전에 의해 뇌혈관이 막히는 질환이다.
심장 혈류에 이상이 있는 환자는 발병률이 높아 특히 주의가 필요하다.
그러나 이를 진단하기 위해선 심전도나 심장 초음파를 비롯해 다양한 검사가 필요하며 검사하더라도 뇌경색을 일으키는 원인을 정확히 찾아내지 못하는 사례가 많다.
이에 연구팀은 인공지능을 활용해 흉부 X-ray를 분석, 심장 색전성 뇌경색을 진단할 수 있는 딥러닝 모델 'ASTRO-X'를 개발하기에 이르렀다.
알고리즘은 4,000개 이상의 흉부 방사선 사진을 바탕으로 훈련과 검증을 반복해 만들어졌으며, 병원 곳에서 외부 검증을 통해 안전성과 우수성을 확인했다.
ASTRO-X는 심장 혈전이 주로 발생하는 좌심방 부위를 중심으로 2차원 X-ray 영상을 분석, 맨눈으로 보이지 않는 미세한 차이까지 구분해 심장 색전성 뇌경색을 진단할 수 있다.
진단에 요구되는 흉부 엑스레이 검사가 비교적 간단하면서 저렴한 데다가, 이를 분석한 알고리즘의 정확도는 뛰어나 향후 기존 검사법을 보완하거나 대체할 수 있을 것으로 평가받는다.
정 교수는 "현장에서 뇌 신경계 중환자들을 진료하면서, 조기 진단이 가능하다면 뇌졸중으로 고통받는 환자를 크게 줄일 수 있다는 사실을 항상 느낀다"며, "뇌경색을 비롯해 뇌졸중의 원인을 찾는 조기진단율을 높이기 위해 경제적이면서 높은 정확도의 검사법이 필요한데, 인공지능이 이를 위한 핵심적인 역할을 할 것"이라고 밝혔다.
김 교수는 "심장 색전성 뇌경색을 흉부 방사선 사진만으로 조기에 진단할 수 있다면 항응고 요법과 심장 질환 치료를 통해 후유증을 최소화할 수 있다"며, "이번에 발표한 인공지능 모델을 더욱 발전, 보완한다면 뇌졸중 진료 과정에 도입돼 많은 환자에게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다"고 전했다.
이 연구 결과를 다룬 논문은 'The Lancet'의 자매지인 국제저널 'EBioMedicine'에 게재됐다.
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