뇌경색 환자에서 숨어있는 관상동맥질환을 예측할 수 있는 AI가 개발됐다. 남효석 연세대 세브란스병원 신경과 교수,  허준녕 영상의학과임상 연구조교수 연구팀이 뇌경색 환자에서 숨어있는 관상동맥질환의 발생 위험을 80%의 정확도로 예측함으로써 치료 계획 수립을 돕는 인공지능(AI) 애플리케이션을 개발했다고 7일 밝혔다. 연구 결과는 미국신경과학회 대표 국제학술지 뉴롤로지(Neurology, IF 11.8) 최신호에 실렸다.

뇌경색은 뇌혈관이 막혀 공급되는 혈액량이 줄어서 뇌세포가 죽는 질환이다. 콜레스테롤, 혈전(피떡) 등이 혈관에 쌓이는 동맥경화가 대표적인 원인으로 팔다리마비, 얼굴마비, 발음장애와 같은 증상을 보인다. 뇌경색 환자에서 심장혈관이 막히는 동맥경화에 의한 관상동맥질환이 동반되는 경우가 많다. 심장에 산소와 영양분을 공급하는 혈관인 관상동맥이 막히면 심근경색으로 급사에 이를 수 있다.

이를 예방하기 위해 관상동맥 컴퓨터단층촬영(CT) 검사 등으로 뇌경색 환자에서 관상동맥질환을 검사한다. 하지만 방사선의 유해성과 조영제 부작용, 검사 비용 등이 환자에게 부담이 될 수 있다.

이런 문제를 해결하기 위해 연구팀은 뇌경색 환자에서 관상동맥질환의 발생 가능성을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다. 2008~2012년 세브란스병원에 입원한 관상동맥질환 병력이 없는 뇌경색 환자 1710여 명의 데이터를 기반으로 개발했다. 2013~2015년 환자를 348명을 대상으로 인공지능 모델의 유효성을 검증했다. 

연구팀은 인공지능 모델로 관상동맥 협착의 유무와 50% 이상의 심한 협착이 있는 환자들의 관상동맥질환을 예측했다. 환자의 과거력, 검사 결과, 뇌경색 분류, 뇌혈관 협착 등 변수를 이용했다. 개발된 인공지능 모델은 약 80%의 정확도로 관상동맥질환이 숨어있는 환자를 구분할 수 있었다. 인공지능 모델보다 더 많은 변수를 이용해 신경과 전문의가 같은 환자를 대상으로 예측했을 때 약 60%의 정확도를 보인 반면 인공지능은 더 적은 변수로도 80%에 달하는 정확도를 보였다.

인공지능 모델(빨간색)은 심혈관질환 위험도를 평가하는 기존의 프라밍엄 위험지수(파란색)보다 관상동맥질환(A)과 폐쇄성 관상동맥질환(B)을 더 높은 특이도로 예측했다. 그래프 아래 면적이 넓을수록 예측력이 높아진다.

이와 함께 연구팀은 같은 검증 집단에서 인공지능이 앞으로 관상동맥질환 발병 가능성이 높다고 판단한 위험군의 실제 심혈관질환 합병증 발생 위험률을 조사했다. 5년간 추적조사한 결과, 위험군은 비 위험군 대비 합병증 발생 위험률이 1.5~2배 더 높았다.

연구팀이 개발한 인공지능 애플리케이션은 뇌경색으로 입원 시 나이, 병력 등 일반적으로 확인할 수 있는 환자의 임상정보를 입력하면 쉽고 빠르게 관상동맥질환 예측이 가능해 임상 현장에서도 쓰일 수 있다. 이번 인공지능 애플리케이션은 뇌경색 환자에서 관상동맥질환을 예방할 수 있는 선제적 치료 계획 수립에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 보인다.

인공지능 모델(빨간색)은 심혈관질환 위험도를 평가하는 기존의 프라밍엄위험지수(파란색)보다 관상동맥질환(A)과 폐쇄성 관상동맥질환(B)을 더 높은 민감도로 예측했다. 그래프 아래 면적이 넓을수록 예측력이 높아진다.

남효석 교수는 “뇌경색 환자에서 관상동맥질환이 발생하면 급사의 위험이 크지만 이를 빠르고 정확히 예측하는 방법이 없어 안타까운 상황이 많았다”며 “이번에 개발한 인공지능 애플리케이션이 관상동맥질환 진단과 발병 가능성을 예측해 치료 계획 수립에 도움이 되길 기대한다”고 말했다.