분당서울대병원 교수팀 '복잡한 심혈관 조영술 분석·시술도 AI 유용'

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수./분당서울대병원 제공

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀(의정부 을지대병원 순환기내과 문인태 교수)은 15일 "복잡한 심혈관 조영술 분석 및 시술에도 인공지능(AI)을 활용할 수 있다"고 밝혔다.

교수팀에 따르면 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.

때문에 스텐트 시술이 필요한 환자의 4명 중 1명은 심혈관의 정확한 평가를 위해 고가의 의료장비(약 180만원)인 혈관 내 초음파를 추가로 사용하고 있는 실정이다.

순환기내과 강시혁 교수팀 연구
심혈관 스텐트 시술 정확도 높여

심혈관 조영술, 혈관 내 초음파, AI 결과./분당서울대병원 제공

이에 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 병변 여부, 병변의 길이, 직경 등의 정보를 제공하여 스텐트의 길이와 직경을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 이에 따라 의사의 높은 숙련도를 요구하는 스텐트 시술에 인공지능 소프트웨어를 병행해서 사용한다면 더욱 효과적인 검사 및 시술을 할 수 있을 것으로 보인다.

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 밝혔다.

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.

이번 연구는 국제 학술지 'JMIR CARDIO'에 게재됐다.

성남/김순기기자 [e-mail]