[메디칼업저버 박선재 기자] 국내 연구팀이 흉부 방사선 사진(흉부 X-ray)을 분석해 ‘심장 색전성 뇌경색’을 진단하는 인공지능 모델을 개발하는 데 성공했다.

분당서울대병원 정한길ㆍ김택균 교수팀(신경외과 및 의료인공지능센터)이 인공지능을 활용하는 연구를 수행해 흉부 X-ray를 분석하는 것만으로 심장 색전성 뇌경색을 진단할 수 있는 딥러닝 모델 ‘ASTRO-X’를 개발하는 데 성공했다.

해당 알고리즘은 4,000개 이상의 흉부 방사선 사진을 바탕으로 훈련과 검증을 반복해 만들어졌으며, 7개의 병원에서 외부 검증을 통해 안정성과 우수성을 확인했다.

ASTRO-X는 심장 혈전이 주로 발생하는 좌심방 부위를 중심으로 2차원 X-ray 영상을 분석, 육안으로 보이지 않는 미세한 차이까지 구분해 심장 색전성 뇌경색을 진단할 수 있다.

진단에 요구되는 흉부 엑스레이 검사가 비교적 간단하고 저렴한 편인데다가, 알고리즘의 정확도도 뛰어나 향후 기존 검사법을 보완 및 대체할 수 있을 것으로 평가받는다.

정한길 교수는 “현장에서 뇌신경계 중환자들을 진료하면서, 조기 진단이 가능하다면 뇌졸중으로 고통받는 환자를 크게 줄일 수 있다는 점을 항상 느낀다”며, “뇌경색을 비롯해 뇌졸중의 원인에 대한 조기진단율을 높이기 위해서는 보다 경제적이면서도 높은 정확도의 검사법이 필요한데, 인공지능이 이를 위한 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다.

이어 김택균 교수는 “심장 색전성 뇌경색을 흉부 방사선 사진만으로 조기에 진단할 수 있다면 항응고 요법과 심장 질환 치료를 통해 후유증을 최소화할 수 있다”며, “이번 발표한 인공지능 모델을 더욱 발전 및 보완한다면 뇌졸중 진료 과정에 도입돼 많은 환자들에게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다.

한편, 이번 연구결과는 ‘The Lancet’의 자매지인 국제저널 ‘EBioMedicine’에 게재됐다.