최고 연구진으로 미래의학 여는 고려대구로병원
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로봇이나 인공지능(AI)으로 대표되는 첨단 테크놀로지의 도입은 이제 병원 진료 서비스의 패러다임을 바꿔놓고 있다.
수술이나 시술의 정확도를 더해주는 것에서 질병을 진단하고 예측하는 데 이르기까지 과거와 전혀 다른 영역을 펼치고 있다.
한편, 고려대구로병원 신경과 강성훈 교수 공동연구팀(삼성서울병원, 미국 USC)도 인공지능 딥러닝 기술을 활용해 심장대사증후군의 뇌 연령 예측 플랫폼을 개발했다.
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관상동맥질환 진단 ‘AI 모델’ 개발
위험도 계산 정확도 92.8%에 달해
심장대사증후군·뇌 상관관계 확인
“치료에 따라 뇌 노화 막는 데 기여”
●진단 민감도·정확도 획기적 향상
고려대구로병원 심혈관센터 연구팀(심혈관센터 나승운 교수, 고려대 심장혈관연구소 최병걸 교수)은 한양대, 을지대 연구팀과 함께 머신러닝 기술을 활용해 관상동맥질환 위험도를 계층(점수)화하는 인공지능 모델을 개발했다.
연구팀은 고려대구로병원의 흉통환자 1만 여 명의 임상정보를 활용해 기존보다 예측 정확도를 획기적으로 향상시켰다. 현재 사용하는 심혈관질환 위험도 계산모델의 진단 정확도가 70∼80% 수준인데 비해, 새 인공지능 모델은 민감도 98.0%, 정확도 92.8%로 진단한다.
환자로부터 수집 가능한 정보에 따라 질병 위험도를 평가해 상황별로 맞춤 활용할 수 있다는 것도 이 모델의 특징이다. 연구팀은 의료정보 전문성에 따라 ‘개인평가’, ‘의료기관활용’, ‘전문의 활용’ 등 3가지로 나누어 모델을 개발했다.
우선 ‘개인평가모델’은 성별, 나이, 유병질환(고혈압, 당뇨, 고지혈증 등), 흡연여부 같은 간단한 정보만으로 관상동맥질환 위험도를 평가할 수 있다. 신속한 진료과 선택 및 유병질환 관리에 도움을 줄 수 있다.
‘의료기관활용모델’은 개인평가모델에 혈액검사 및 심전도검사 정보를 추가했다. 1차 의료기관이나 응급의료 분야에서 빠르고 정확한 진단평가에 유용하다.
‘전문의 활용모델’은 관상동맥질환의 징후를 판단할 수 있는 전문의 임상진단 정보를 추가했다. 관상동맥CT나 심혈관조영술 같은 정밀검사가 필요한 환자를 선별하고, 입원 중 갑작스런 사망이나 심근경색 등의 심각한 심혈관 사건을 예방하는 데 활용될 수 있다.
연구의 제1저자인 최병걸 고려대 교수는 “앞으로 인공지능이 질병의 발생위험 뿐 아니라 중증도까지 분석하는 수준으로 발전할 것”이라며, “환자의 생활습관 변화나 치료방법에 따른 질병위험 변화를 평가해 적정의료서비스와 최적의 치료법 선택에 도움을 주게 될 것”이라고 말했다.
한편, 고려대구로병원 신경과 강성훈 교수 공동연구팀(삼성서울병원, 미국 USC)도 인공지능 딥러닝 기술을 활용해 심장대사증후군의 뇌 연령 예측 플랫폼을 개발했다.
우리에게는 ‘대사증후군’으로 알려진 심장대사증후군은 심혈관질환과 당뇨 등의 대사질환의 위험을 높이는 여러 가지 증상을 말한다. 대표적으로 당뇨병, 고혈압, 비만 등 다양한 질환들이 이 증후군으로 인해 발생한다.
강성훈 교수 공동연구팀은 한국과 영국의 1만5662명을 대상으로 뇌 MRI 촬영영상을 분석해 뇌 연령 예측을 위한 알고리즘을 개발했다. 또한 이를 통해 심장대사증후군으로 인한 질병과 뇌 연령과의 상관관계도 분석했다.
연구결과 당뇨는 인종 및 성별에 관계없이 BAI(뇌연령지표)를 증가시켰다. 고혈압의 경우 한국 남성을 제외한 나머지 군에서 BAI를 증가시켰다. 또한 한국인은 여성이 남성에 비해 당뇨, 고혈압이 BAI에 미치는 영향이 컸다. 하지만 영국인은 성별에 따른 차이가 없었다.
강성훈 교수는 “이번 연구를 통해 심장대사증후군이 뇌 연령에 미치는 영향이 성별 및 인종에 따라 다를 수 있다는 것을 확인할 수 있었다”며 “특히 한국인 여성의 경우 당뇨 및 고혈압이 뇌 노화에 미치는 영향이 크다는 것을 고려할 때 심장대사증후군 관리 및 치료에 따라 뇌의 노화를 막는 데 기여할 수 있을 것이다”고 말했다.
김재범 기자 oldfield@donga.com
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