앞으로 인공지능(AI)이 심장질환에 있어 맞춤형 정밀 진단과 치료, 예후 예측의 중요한 수단이 될 것으로 보인다.
조정선 가톨릭대학교 대전성모병원 심장내과 교수는 ‘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)’이라는 논문을 발표했다.
조 교수는 지난 2018년 2월부터 1년간 심장 정밀의학 분야의 세계적인 석학인 생굽타(Dr. Sengupta) 미국 웨스트 버지니아 의과대학 교수와 함께 인공지능의 큰 축인 머신 러닝 기법을 이용해 주요 심장 사건을 예측하는 알고리즘을 만드는 데 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 심장 및 뇌혈관 사건이 많아지는 것을 확인했다.
특히 임상적으로 구별하기 어려운 중등도의 심부전 환자들인 2군과 3군의 경우 정밀 심장초음파인 스트레인과 혈류추적 검사를 적용할 경우 그 정확도가 2군 94%, 3군 83%로 일반적 심장초음파 검사의 82%, 70%에 비해 더 정확한 것으로 나타났다.
조 교수는 “다양한 환자들의 방대한 정보를 분석해 맞춤형 정밀 진단과 치료 방법을 결정하고 예후를 예측하는 것은 현대 의학이 나가야 할 방향이고, 인공지능 기술이 이를 실현하는 중요한 수단이 될 것”이라며 “이를 통해 병원에서 시행하는 여러 가지 검사에 대한 정보 처리 속도가 빨라지고, 결과에 대한 판단도 더욱 정확해져 환자 치료에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
한편, 이번 연구는 미국 심장학회 유명 저널인 ‘JACC image(학술지 인용지수: 10.97)’와 미국 심장학회 뉴스레터 페이스북에 동시 게재됐다.
