[메디칼업저버 박선재 기자] 국내 연구팀이 돌연사의 주요 원인인 급성 관상동맥증후군을 환자의 응급실과 외래 진료기록만으로도 예측할 수 있는 모델을 개발했다.

을지병원 박지영 교수(심장내과)팀이 응급실과 외래 진료 기록만으로 급성관상동맥증후군을 예방할 수 있다고 발표했다.  

급성 관상동맥 증후군은 심장에 혈액을 공급하는 관상동맥 안쪽에 자리한 경화반(단단한 섬유성 막)이 파열되면서 발생한다.

이때 혈전으로 인해 출혈이 일어나면서 혈관 내부의 지름이 급격하게 좁아지거나 갑자기 막히면서 심근의 허혈 및 괴사를 일으킨다. 

이에 을지병원 심장내과 박지영 교수팀은 전자의무기록(EMR)과 기계학습을 활용해 고성능의 급성관상동맥증후군 예측모델을 개발했다. 

연구의 핵심인 기계학습은 인공지능의 한 분야다. 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하고 이를 통해 빅데이터를 분류 처리한다.

최근에는 의학 분야에서도 활발하게 응용되고 있다. IBM 왓슨 헬스에서 의사들의 암 진단 및 치료에 기계학습 알고리듬을 도입해 암 진단 속도와 정확성을 높이는 것이 대표적인 사례다.

박 교수팀은 이러한 기계학습 알고리듬을 적용해 EMR 자료를 비교 분석했다. 

EMR 자료로부터 추출한 유병 질환, 검사결과, 투약 정보 등 20가지 환자 정보를 변수로 급성 관상동맥 증후군 환자 2,344명과 급성 관상동맥 증후군이 아닌 급성 흉통 환자 3,538명을 비교 분석했다. 

그 결과 환자의 응급실과 외래 진료기록만으로도 급성관상동맥증후군 의심환자를 85% 이상 예측할 수 있었다. 급성 관상동맥 증후군이 아닌 환자는 97%까지 예측 가능했다. 

박 교수는 "이번 연구는 4차 산업혁명의 미래라고 할 수 있는 빅데이터 분석을 기반으로 했다. 예측모델을 통해서 급성 질병을 초기 발견한다면 가장 적합한 치료로 환자의 예후를 개선하고 개인 맞춤 치료법을 제시할 수 있다"고 말했다. 

이번 논문 'A Machin Learning-Based Approach for the Prediction of Acute Coronary Syndrome Requiring Revascularization(관상동맥 재관류가 필요한 급성 관상동맥증후군 예측을 위한 기계학습 기반 접근법)'은 SCI급 국제학술지 Journal of Medical Systems 6월 온라인판에 게재됐다. 

이 연구는 박 교수를 비롯한 한양대 컴퓨터공학과 노영균 교수, 고대 구로병원 심혈관센터 나승운 교수, 고려대 보건대학교 최병걸 교수가 함께 공동연구했다.