보건타임즈 : 심장질환 환자 맞춤형 진단 'AI'로 새 길 열다

조정선 교수, 석학 생굽타교수와 함께 머신 러닝 기법 이용, 주요 심장 사건 예측 '알고리즘' 개발
연구논문, 美 심장저널 'JACC image'에 발표

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

가톨릭대 대전성모병원 심장내과 조정선 교수(사진)는 '정밀한 심장 영상 데이터를 통한 환자의 표현형을 네트워크 기반으로 세분화 실현(A Network-based ‘Phenomics’ Approach for Discovering Patient Subtypes from High-Throughput Cardiac Imaging Data)'을 주제로 한 논문에서 이같이 밝혔다.

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

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 심장과 뇌혈관 사건이 많아지는 것을 확인했다.

임상적으로 구별하기 어려운 중등도의 심부전 환자들인 2군과 3군의 경우 정밀 심장초음파인 스트레인과 혈류추적 검사를 적용하면 정확도가 2군 94%, 3군 83%로 일반적 심장초음파 검사만 이용했을 때의 82%, 70%보다 더 높았다.

조 교수는 "다양한 환자들의 방대한 정보를 분석해 맞춤형 정밀 진단과 치료 방법을 결정, 예후를 예측하는 것은 현대 의학이 나가야 할 방향이며 인공지능 기술이 이를 실현하는 중요한 수단이 될 것"이라면서 "이를 통해 병원에서 시행하는 여러 검사에 대한 정보 처리 속도가 빨라지는 것은 물론, 결과에 대한 판단도 더욱 정확해져 환자 치료에 도움이 될 것으로 기대한다"고 말했다.

이 연구논문은 미국 심장학회 유명 저널 'JACC image(학술지 인용지수: 10.97)'와 페이스북 미국 심장학회 뉴스레터에 동시 게재됐다.