인공지능(AI)이 심장질환 환자에게 맞춤형 정밀 진단과 치료, 예후 예측에 중요한 수단이 될 수 있다는 연구결과가 나왔다. 조정선 가톨릭대 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)’을 주제로 한 논문에서 이같이 밝혔다.

조 교수는 2018년 2월부터 1년간 심장 정밀의학 분야의 세계적인 석학인 미국 웨스트버지니아대 의대 파트로 셍굽타(Dr. Partho Sengupta) 교수와 함께 인공지능의 큰 축인 머신 러닝 기법을 이용해 주요 심장 사건을 예측하는 알고리즘을 만드는 데 성공했다. 

연구팀은 웨스트버지니아대학병원의 심장질환 환자 300여명을 대상으로 정밀 심초음파 검사 결과를 이 알고리즘에 적용, 분석한 결과 의사의 판단 없이 분류한 총 4단계(1군∼4군) 유사 환자군에서 단계가 올라갈수록 임상 증상, 심부전 단계, 주요 심장 및 뇌혈관 사건이 많아지는 것을 확인했다.

특히 임상적으로 구별하기 어려운 중등도 심부전 환자인 2군과 3군의 경우 정밀 심장초음파인 스트레인(strain)과 혈류추적 검사를 적용하면 그 정확도가 2군 94%, 3군 83%로 일반적 심장초음파 검사만 이용한 경우의 정확도 82%, 70%에 비해 높았다.

조 교수는 “다양한 환자의 방대한 정보를 분석해 맞춤형 정밀진단과 치료법을 결정하고 예후를 예측하는 것은 현대 의학이 나가야 할 방향이고, 인공지능 기술은 이를 실현하는 중요한 수단이 될 것”이라며 “병원에서 시행하는 각종 검사 정보 처리 속도가 빨라지고, 결과에 대한 판단도 정확해져 치료에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 ‘미국 심장학회 영상의학저널’(JACC Cardiovascular Imaging)과 페이스북 미국 심장학회 뉴스레터에 동시 소개됐다.