김응주, 박수형 고려대 구로병원 심혈관센터 교수 연구팀이 한국인 심혈관질환 환자들의 운동능력이 심혈관질환 예후에 미치는 영향을 처음으로 규명했다.

심혈관질환 환자들의 운동능력은 심혈관질환 사건 발생과 사망에 영향을 미치는 독립적인 예측인자로 알려져 왔다. 하지만 최근까지는 주로 서양인을 대상으로 한 연구만 진행돼 왔으며, 서양인과 한국인의 운동능력에 차이가 있는 만큼 한국인의 운동능력과 심혈관질환 예후 예측을 분석한 연구의 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다.

이에 연구팀은 2015년 6월부터 2020년 5월 사이에 고려대학교 구로병원 심혈관센터에서 심폐운동검사(운동부하검사, 직접 가스 교환 검사법)를 시행한 심혈관질환자 1,178명(평균연령 62세, 남성 78%)을 대상으로 한국인 운동능력 노모그램과 서양인 운동능력 노모그램을 적용해 운동능력에 따라 각각 두 개 그룹(운동능력 높은 군과 운동능력 낮은 군)으로 분류해 이들의 심혈관질환 사건 발생 및 사망 예후를 1.6년간 관찰하며 비교 분석했다. 

그 결과 한국인 운동능력 노모그램을 적용해 분류한 그룹 중 운동능력이 낮은 그룹(표준치의 85% 이하)이 운동능력이 높은 그룹(표준치의 85% 초과)에 비해 주요 심혈관질환 사건 발생율이 2.2배 높았다.

반면 서양인 운동능력 노모그램을 적용해 분류했을 경우에는 운동능력이 낮은 그룹과 높은 그룹간 주요 심혈관질환 사건 발생율의 차이가 유의하지 않았다.

김응주 교수는 “본 연구에서는 ‘운동능력 저하’를 한국인 표준치와 서양인 표준치로 각각 달리 정의해 비교했다는데 의의가 있다”며 “30대 이상 성인에서는 한국인의 심폐운동능력이 미국인보다 평균적으로 높으므로, 이번 연구에서 한국인의 기준을 준용함으로써 더 변별력 있게 ‘운동능력 저하가 심혈관질환자의 예후 결정에 영향을 미친다’는 사실을 밝혀냈다”고 연구 의의를 강조했다.

박수형 교수는 “운동능력의 심혈관 사건 예측에 있어 인종 또는 국가별 심폐운동능력의 차이에 기반한 고유의 표준 지표 이용이 중요하다는 것을 재확인 시켜준 결과”라며 “이번 연구 결과는 향후 국내 심혈관질환자들의 심폐운동능력 평가 및 향상을 위한 노력에 이정표가 될 것”이라고 설명했다.

강시혁 분당서울대병원 순환기내과 교수

강시혁 분당서울대병원 순환기내과 교수팀(문인태 의정부 을지대병원 순환기내과 교수)이 복잡한 심혈관 조영술 분석 및 시술에도 인공지능(AI)을 활용할 수 있다고 밝혔다. 

협심증, 심근경색과 같이 심혈관이 좁아지거나 막히면 스텐트를 넣어 혈관을 넓히는 시술을 하는데 연간 약 7만 명의 환자가 심혈관 스텐트 삽입술을 받는 것으로 알려져 있다. 

스텐트 삽입술 전에 심혈관 모양과 협착 여부를 파악할 수 있는 심혈관 조영술을 시행하는데, 심혈관 조영술은 영상이 복잡하고 작은 혈관 안의 3차원 구조를 모두 파악하기 어려운 단점이 있다. 이 때문에 스텐트 시술이 필요한 환자의 4명 중 1명은 심혈관의 정확한 평가를 위해 고가의 의료장비(약 180만원)인 혈관 내 초음파를 추가로 사용하고 있는 실정이다. 

이에 강시혁 교수팀은 심혈관을 자동으로 분석해주는 인공지능 소프트웨어(AI-QCA)가 혈관 내 초음파를 대체할 수 있는지 알아보기 위해 혈관 내 초음파를 추가로 시행한 환자 47명을 대상으로 △협착된 직경 백분율 △ 협착된 영역 백분율 △병변 길이 △ 최소 내강면적 등의 결과가 인공지능 소프트웨어 결과와 얼마나 일치하는지 확인했다.

그 결과 시술시 중요한 지표인 혈관의 직경 및 넓이, 병변의 길이가 혈관 내 초음파 검사로 측정한 지표와 인공지능 소프트웨어로 측정한 지표가 최소 60%에서 최대 80%까지 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 병변 식별률은 88.7%, 병변 크기의 차이는 10mm 내외로 큰 차이가 없었다.

특히, AI 소프트웨어는 실시간으로 심혈관의 병변여부, 병변의 길이, 직경 등의 정보를 제공해 스텐트의 길이와 직경을 결정하는데 도움을 줄 수 있어 의사의 높은 숙련도를 요구하는 스텐트 시술에 인공지능 소프트웨어를 병행해서 사용한다면 더욱 효과적인 검사 및 시술을 할 수 있을 것으로 보인다.

심혈관 조영술 영상(좌), 혈관 내 초음파(우-상), AI(우-하), 심혈관 조영술 영상을 바탕으로 AI가 각 부위(A~C) 병변의 길이 등을 분석해서 표시하고 있다.

강시혁 교수는 “본 연구를 통해 숙련된 심혈관 시술자가 고가의 의료장비의 혈관 내 초음파로 분석한 결과와 인공지능 소프트웨어의 분석 결과가 최대 80%까지 상관성이 있음을 알 수 있었다”며 “복잡한 스텐트 시술에 인공지능을 활용한다면 경제적인 부담을 줄이면서도 시술의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 

문인태 교수는 “심혈관 스텐트 시술은 적절한 크기의 스텐트를 합병증 없이 안전하게 넣은 것이 핵심”이라며 “이 연구만으로 인공지능의 능력을 평가할 수는 없지만 인공지능으로 분석한 수치 값이 시술 중 참조할 수 있는 지표로 활용될 수 있음을 확인한 것에 의의가 있다”고 말했다.