뇌동맥류 위험 환자, 인공지능모델로 예측할 수 있다

의학건강

김지예 기자
등록 2020-09-02 13:54:32
수정 2020-09-10 21:07:32

김택균 분당서울대병원 교수, 연령‧허리둘레‧혈압‧혈당 최상층은 최하층 대비 발병 위험도 50배

김택균 분당서울대병원 신경외과 교수팀이 뇌동맥류 발병 위험을 예측하는 인공지능모델을 개발했다고 2일 밝혔다. 연구팀은 최근 활발히 연구되고 있는 심층 신경망을 포함한 기계학습 알고리즘들을 국가검진 데이터에 적용해 고전 통계 방법 대비 높은 예측력을 보이는 인공지능 모델을 구축했다.

연구팀은 2009~2013년에 국가건강검진을 받은 약 50만명의 검진데이터를 활용해 머신러닝 기반의 뇌동맥류 발병 위험 예측 모델을 개발했다.

뇌동맥류 발병 예측 모델은 연령, 혈압, 당뇨, 심장질환, 가족력 등 뇌동맥류 위험인자로 잘 알려진 요소들 외에도 체질량지수, 허리둘레, 혈액검사 수치 등 건강검진을 통해 확인할 수 있는 21가지의 요소들이 뇌동맥류 발병에 영향을 주는지를 분석했다. 예측정확도를 높이고자 머신러닝 알고리즘을 적용했다.

이를 통해 뇌동맥류 발병 위험도를 다섯 단계로 분류해 예측 성능을 비교한 결과 가장 낮은 위험도로 예측된 그룹의 발병률은 인구 10만명 당 1년에 3.2명(3.2/100,000인년), 가장 높은 위험도로 예측된 그룹의 발병률은 161명(161/100,000인년)으로 나타나 50배 높은 뇌동맥류 발병 위험을 보였다.

환자 개인별 위험 기여도를 평가해보니 남녀 모두 연령, 허리둘레, 혈압, 혈당이 증가할수록 뇌동맥류 발병 위험도 높아졌다. 그러나 체질량지수, 고지혈증 위험인자는 남성보다 여성에서 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

김택균 교수는 “이번 연구는 국가 단위의 대규모 검진 데이터를 바탕으로 일반 인구에서 어떤 집단이 뇌동맥류에 취약한 위험군인지 판별해낸 연구라는 점에서 의의가 있다”며 “앞으로 환자들의 의료 이용기록 및 투약내역 등의 데이터를 보강해, 더 개인화되고 정밀한 위험도 예측 모델을 구축할 예정”이라고 말했다.

뇌동맥류는 뇌혈관 벽에 미세한 균열이 생기면서 뇌동맥의 일부가 혹처럼 비정상적으로 부풀어 오른다. 뇌동맥류가 갑자기 터지면 뇌와 척수 사이 거미줄처럼 생긴 공간으로 혈액이 터져 나오는 지주막하출혈을 일으키게 되는데, 이 경우 30~50%가 목숨을 잃게 된다.

최근 건강검진 시 뇌혈관 영상검사를 함께 시행하는 경우가 늘어나면서 미파열 상태의 뇌동맥류 진단이 급증하는 추세다. 하지만 질환 유무를 정확히 판별하기 위해서는 뇌혈관 조영술 및 뇌 자기공명영상(MRI) 검사 등이 필요하다.

현재까지 뇌동맥류 선별검사 급여 적용은 제한적이기에 가족 내 뇌동맥류 환자가 두 명 이상 있거나 다낭성신증(콩팥에 다수의 낭종이 생기는 질환) 같은 유전적 질환이 있는 특별한 경우가 아닌 이상 선별검사를 권유하지는 않고 있다.

그럼에도 불구하고 선별검사 권고 대상이 아닌 이들에게서 뇌동맥류가 훨씬 많이 나타나고 있어, 개인별 뇌동맥류 발병 위험을 예측해 적절한 선별검사를 시행할 필요성이 높아지고 있어 이번 연구가 뇌동맥류 선별검사 지침 개정에 도움이 될 전망이다. 이로써 뇌혈관질환의 1차 예방에서 획기적인 개선을 이룰 수 있을 것으로 김 교수는 기대했다.

이번 연구결과는 네이처 자매지인 권위 학술지 ‘사이언티픽 리포트’(Scientific Reports)에 게재됐다.

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