2008~2012년 '관상동맥질환 병력 없는 뇌경색 환자 1,710여 명' 데이터 기반으로 개발
뇌경색 환자에 숨겨진 '관상동맥질환 발생 위험 80%' 정확하게 예측
더 많은 변수 이용, 신경과 전문의가 같은 환자 예측했을 때 정확도 '약 60%'
남효석 교수 "뇌경색 환자에 선제적 치료 방법 수립 기대"
논문, 미국신경과학회 대표 국제학술지 'Neurology 최신 호'에 게재
[보건타임즈] 뇌경색 환자에서 숨어있는 관상동맥질환을 예측할 수 있는 AI가 개발됐다.
세브란스병원 신경과 남효석 교수(사진 左), 영상의학과 허준녕 임상연구조교수(右) 연구팀은 뇌경색 환자에서 숨어있는 관상동맥질환의 발생 위험을 80%의 정확도로 예측함으로써 치료 계획 수립을 돕는 인공지능(AI) 애플리케이션을 개발했다며 7일 이같이 발표했다.
이 연구 결과를 상세하게 정리한 논문은 미국신경과학회 대표 국제학술지 뉴롤로지(Neurology, IF 11.8) 최신 호에 실렸다.
뇌경색은 뇌혈관이 막혀 공급되는 혈액량이 줄면서 뇌세포가 죽어가는 질환이다.
콜레스테롤, 혈전(피떡) 등이 혈관에 쌓이는 동맥경화가 대표적인 원인으로 팔다리 마비, 얼굴 마비, 발음 장애와 같은 증상을 보인다.
이 질환은 뇌경색 환자의 심장혈관이 막히는 동맥경화에 의한 관상동맥질환이 동반하는 사례가 많다.
심장에 산소와 영양분을 공급하는 혈관인 관상동맥이 막히면 심근경색으로 급사에 이를 수 있다.
이를 예방하기 위해 관상동맥 CT 검사 등으로 뇌경색 환자에서 관상동맥질환을 검사한다.
하지만 방사선의 유해성과 조영제 부작용, 검사 비용 등이 환자에게 부담이 될 수 있다.
이에 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 뇌경색 환자에서 관상동맥질환의 발생 가능성을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다.
연구팀은 이 기술을 2008~2012년 세브란스병원에 입원한 관상동맥질환 병력이 없는 뇌경색 환자 1,710여 명의 데이터를 기반으로 개발했다.
2013~2015년 환자를 348명을 대상으로는 인공지능 모델의 유효성을 검증했다.
연구팀은 인공지능 모델로 관상동맥 협착의 유무와 50% 이상 협착이 심한 환자들의 관상동맥질환을 예측했다.(그림 1)
이 연구에 환자의 과거력, 검사 결과, 뇌경색 분류, 뇌혈관 협착 등의 변수를 이용했다.
새로 개발된 인공지능 모델은 약 80%의 정확도로 관상동맥질환이 숨어있는 환자를 구분할 수 있었을뿐더러 더 많은 변수를 이용해 신경과 전문의가 같은 환자를 대상으로 예측했을 때 약 60%의 정확도를 보였다.
반면, 인공지능은 더 적은 변수로도 80%에 달하는 정확도를 나타냈다.
이와 함께, 연구팀은 같은 검증 집단에서 인공지능이 앞으로 관상동맥질환이 발병할 가능성이 크다고 판단한 위험군의 실제 심혈관질환 합병증 발생 위험률을 5년간 추적 조사했다.
이 결과, 위험군의 합병증 발생 위험률이 비 위험군 대비 1.5~2배 더 높았다.
연구팀이 개발한 인공지능 애플리케이션은 뇌경색으로 입원 시 나이, 병력 등 일반적으로 확인할 수 있는 환자의 임상 정보를 입력하면 쉬우면서 빠르게 관상동맥질환 예측이 가능해, 임상 현장에서 쓰일 수 있다.
이번 인공지능 애플리케이션은 뇌경색 환자에서 관상동맥질환을 예방할 수 있는 선제 치료 계획 수립에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 보인다는 게 연구팀의 평가다.
남 교수는 "뇌경색 환자에서 관상동맥질환이 발생하면 급사의 위험이 크지만 이를 빠르게 정확히 예측하는 방법이 없어 안타까운 상황이 많았다"며 "이번에 개발한 인공지능 애플리케이션이 관상동맥질환 진단과 발병할 가능성을 예측, 치료 계획 수립에 도움이 되길 기대한다"고 밝혔다.
기사최종편집일: 2024-04-29 19:07:48
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