강시혁 교수팀, 심혈관 정확한 평가 위해 '환자 중 25%' 혈관 내 초음파 추가 검사
혈관 내 초음파, 고가 의료장비로 숙련된 '심혈관 시술자 분석' 필요
인공지능, 혈관 내 초음파 검사와 60~80% 유사, 병변 식별률 '89%'
심혈관 조영술과 인공지능 병행 시 실시간 '심혈관 분석과 적합한 스텐트' 추천
강 교수 "수련도 요구하는 스텐트 시술에 인공지능 활용하면 시술 정확도 향상"
논문은 국제학술지 'JMIR CARDIO'에 게재
[보건타임즈] 복잡한 심혈관 조영술 분석과 시술에 인공지능(AI)을 활용할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
협심증, 심근경색처럼 심혈관이 좁아지거나 막히면 스텐트를 넣어 혈관을 넓히는 시술을 받은 환자가 연간 약 7만 명으로 알려져 있다.
스텐트 삽입술 전에 심혈관 모양과 협착 여부를 파악할 수 있는 심혈관 조영술은 영상이 복잡한 데다 작은 혈관 안의 3차원 구조를 모두 파악해야 하는 어려움으로 스텐트 시술이 필요한 환자의 4명 중 1명은 심혈관의 정확한 평가를 위해 고가의 의료장비(약 180만 원)인 혈관 내 초음파를 추가로 사용하는 실정이다.
분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수(사진 좌)팀(의정부 을지대병원 순환기내과 문인태 교수 우)은 심혈관을 자동으로 분석해주는 인공지능 소프트웨어(AI-QCA)가 혈관 내 초음파를 대체할 수 있는지 알아보기 위해 혈관 내 초음파를 추가로 시행한 환자 47명을 대상으로 ▲ 협착된 직경 백분율 ▲ 협착된 영역 백분율 ▲ 병변 길이 ▲ 최소 내강 면적 등의 결과가 인공지능 소프트웨어 결과와 얼마나 일치하는지 확인했다며 15일 이같이 발표했다.
이 결과에 따르면 시술 시 중요한 지표인 혈관의 직경과 넓이, 병변의 길이가 혈관 내 초음파 검사로 측정한 지표와 인공지능 소프트웨어로 측정한 지표가 최소 60%에서 최대 80%까지 상관성을 보이는 것으로 나타났다. (사진1)
또 병변 식별률은 88.7%, 병변 크기의 차이는 10㎜ 내외로 큰 차이가 없었다.
AI 소프트웨어는 실시간으로 심혈관의 병변 여부, 병변의 길이, 직경 등의 정보를 제공, 스텐트의 길이와 직경 결정에 도움을 줄 수 있다.
의사의 높은 숙련도를 요구하는 스텐트 시술에 인공지능 소프트웨어를 병용한다면 더욱 효과적인 검사와 시술을 할 수 있을 것으로 보인다는 게 연구팀의 설명이다.
강 교수는 "이 연구를 통해 숙련된 심혈관 시술자가 고가의 의료장비의 혈관 내 초음파로 분석한 결과와 인공지능 소프트웨어의 분석 결과가 최대 80%까지 상관있음을 알 수 있었다"며 "복잡한 스텐트 시술에 인공지능을 활용한다면 경제적인 부담을 줄이면서 시술의 정확도를 높일 수 있을 것"이라고 기대했다.
의정부 을지대병원 문인태 교수는 "심혈관 스텐트 시술은 적절한 크기의 스텐트를 합병증 없이 안전하게 넣은 것이 핵심"이라며 "이 연구만으로 인공지능의 능력을 평가할 수는 없지만, 인공지능으로 분석한 수치 값이 시술 중 참조할 수 있는 지표로 활용될 수 있음을 확인한 것에 의의가 있다"고 말했다.
이 연구 결과를 상세하게 정리한 논문은 국제학술지 'JMIR CARDIO'에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-04-26 22:33:08
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