인공지능(AI)이 심장 초음파 영상만으로 심장비대의 원인을 감별하는 기술이 국내에서 개발됐다. 이 기술은 자기공명영상(MRI)이나 조직검사 없이도 정확한 진단이 가능해, 환자 부담을 줄이고 진료 효율도 높일 수 있을 것으로 기대된다.

심장은 고혈압, 심근병증, 아밀로이드증 등 다양한 질환으로 비대해질 수 있지만 기존 심장 초음파만으로는 이런 질환들을 구분하기 어려워, MRI나 조직검사 등 추가 검사가 필요했다.

이에 문인기 순천향대 부천병원 심장내과 교수팀은 AI 헬스케어 기업 ‘온택트헬스’와 함께 인공지능을 활용한 심장 초음파 분석 기술을 개발했다. 연구팀은 국내 다기관에서 수집한 867명의 심장 초음파 영상을 AI에 학습시키고, 독립된 검증용 환자 619명을 대상으로 AI 성능을 평가했다.

이 기술은 초음파 영상에서 자동으로 심장을 분할하고, 심장 벽의 두께·모양· 조직 질감 등 약 2만 개에 달하는 영상 특징을 추출해 진단에 활용한다.

그 결과, 개발된 AI 모델은 심장비대 여부를 매우 높은 정확도로 판단했다. 원인 질환별로도 △비후성 심근병증 96% △아밀로이드증 89% △고혈압성 심장질환 86%의 높은 진단 정확도를 보였다. 특히 고혈압성 심장질환은 기존 초음파 기반 진단의 정확도와 일관성이 33%에 불과했으나, AI 모델에서는 75%로 크게 향상됐다.

또 AI 모델은 진단의 근거가 된 영상정보를 시각화해 의료진에게 설명함으로써, 실제 임상에서 신뢰도 높은 진단보조 도구로 활용이 가능하다. 병원마다 초음파 장비나 영상 품질이 달라도 안정적으로 분석할 수 있어, 장비 간 호환성 면에서도 강점이 있다.   문인기 순천향대 부천병원 심장내과 교수

제1저자인 문인기 교수는 “AI가 심장의 미세한 질감과 모양 차이를 정량화해 진단에 활용함으로써, 고가의 MRI나 침습적인 조직검사 없이도 조기 진단이 가능하다”며 “환자의 진료 편의와 의료비 절감에도 기여할 수 있을 것”이라고 말했다. 이어 “향후 글로벌 다기관 연구를 통해 AI 모델을 고도화하면, 희귀 심장질환이나 운동선수의 병적 심장비대 감별에도 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

이번 연구 성과는 미국심장학회(AHA)에서 발행하는 세계적 심혈관 영상 전문 학술지 ‘Circulation: Cardiovascular Imaging’(IF 8.2)에 게재됐다.