협심증이나 심근경색 등 심장에 혈액을 공급하는 관상동맥이 좁아지거나 막히는 경우, 스텐트를 삽입해 좁아진 혈관을 넓히는 관상동맥 중재시술이 표준치료법으로 시행된다. 시술 전 적합한 스텐트 크기를 결정해야 하는데, 조영제를 주입한 뒤 X-레이 검사를 통해 내부 병변을 투시하는 심혈관조영술로 주로 판단한다. 환자마다 병변이 다르고 복잡한데다가, 2D 영상을 기반으로 최적의 스텐트 크기를 결정해야 하는 만큼 시술 결과가 의료진의 경험과 역량에 의해 좌우됐다. 

안정민 서울아산병원 심장내과 교수팀이 인공지능이 분석한 최적의 스텐트 크기를 기반으로 관상동맥 중재시술을 시행한 결과, 혈관 내부를 직접 들여다보는 고해상도 영상기구를 이용한 관상동맥 중재시술만큼 좁아졌던 혈관이 충분하게 확장돼 안전하게 치료할 수 있다는 연구 결과를 세계 처음으로 최근 발표했다. 심장을 원인으로 한 사망·심근경색·혈전증 등 주요 임상사건 발생률도 0%였다.

기존 3D 기반의 고해상도 영상기구인 혈관 내 광학단층촬영(OCT)을 사용하면 병변을 보다 정확하게 분석할 수 있어 시술 성공률도 높다고 알려져 있다. 다만 수백만 원에 달하는 비용과 길어지는 시술 시간 때문에 실제 사용 비율은 10~40%에 그친다.

  안정민 서울아산병원 심장내과 교수가 관상동맥 중재시술을 하고 있다.이런 상황에서 안 교수팀은 인공지능 기반의 심혈관 조영술 분석시스템을 바탕으로 2022년 10월부터 2024년 2월까지 국내 13개 의료기관에서 관상동맥 중재시술을 받은 환자 196명과 기존 고해상도 영상기구인 OCT를 이용한 관상동맥 중재시술을 받은 환자 199명의 치료 결과를 6개월간 추적 관찰했다.

치료 결과는 좁아졌던 관상동맥이 넓어진 정도를 나타내는 최소 스텐트 단면적으로 측정했다. 최소 스텐트 단면적은 관상동맥 중재시술의 성공을 결정짓는 핵심 지표로, 5.0㎟ 미만일 때 재협착이나 혈전이 발생할 위험이 크다고 알려져 있다.

그 결과, 최소 스텐트 면적이 인공지능 기반의 심혈관조영술 집단에서는 6.3±2.2㎟, OCT 집단에서는 6.2±2.2㎟였다. 두 그룹 간에 통계적으로 유의미한 차이 없이 모두 안전하게 치료된 것을 확인했다.

또 스텐트 미확장, 박리, 인접 부위 질환 등 시술 안전성을 평가하는 지표에서도 양 집단 간 유의미한 차이가 없었다. 두 집단 모두 시술 6개월 뒤 심장을 원인으로 한 사망, 심근경색, 혈전증 등 주요 임상사건 발생률이 0%로 나타났다.

AI 기반 중재술은 시술 중 심혈관 조영술 이미지가 분석시스템에 자동으로 업로드돼 다량의 기존 데이터에 입각해 인공지능이 환자의 혈관 내부 지름과 병변의 길이, 협착 정도 등을 즉각적으로 평가해 최적의 스텐트 크기를 계산해준다.

안 교수는 “인공지능을 활용하면 추가적인 시간이나 노동력 없이 심혈관 조영술 이미지를 신속하고 객관적으로 분석할 수 있기 때문에 오차 없이 관상동맥 중재시술이 가능하다”며 “이번에는 비교적 간단한 병변을 대상으로 연구가 진행됐지만 향후 좌주간부 병변, 이식혈관 병변 등 복잡한 병변에도 활용할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

이번 전향적 연구결과는 심장 분야의 세계적인 권위지인 미국심장학회지 심혈관중재시술(JACC Cardiovascular Interventions, 피인용지수 11.7)에 게재됐다. 또 최근 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 심장 분야 세계 최고 권위인 TCT(Transcatheter Cardiovascular Therapeutics) 학회에서 발표됐다.