분당서울대병원 강시혁 교수팀, 혈관 내 초음파 추가로 시행한 환자 47명 분석
인공지능, 혈관 내 초음파 검사와 60~80% 유사, 병변 식별률 89%

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수
분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수

[메디칼업저버 박선재 기자]  국내 연구팀이 복잡한 심혈관 조영술 분석 및 시술에도 인공지능(AI)을 활용할 수 있다고 밝혔다.

스텐트 삽입술 전에 심혈관 모양과 협착 여부를 파악할 수 있는 심혈관 조영술을 하게 된다. 

그런데 심혈관 조영술은 영상이 복잡하고 작은 혈관 안의 3차원 구조를 모두 파악하기 어려운 단점이 있다.

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

이에 분당서울대병원 강시혁 교수 연구팀(순환기내과, 의정부 을지대병원 순환기내과 문인태 교수)이 심혈관을 자동으로 분석해주는 인공지능 소프트웨어(AI-QCA)가 혈관 내 초음파를 대체할 수 있는지 알아보기 위해 연구를 진행했다.

연구팀은 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.

병변 식별률 88.7%, 병변 크기 차이 10mm 내외

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 병변여부, 병변의 길이, 직경 등의 정보를 제공하여 스텐트의 길이와 직경을 결정하는데 도움을 줄 수 있어 의사의 높은 숙련도를 요구하는 스텐트 시술에 인공지능 소프트웨어를 병행해 사용하면 더욱 효과적인 검사 및 시술을 할 수 있을 것으로 보인다.

사진1. 심혈관 조영술 영상(좌), 혈관 내 초음파(우-상), AI(우-하), 심혈관 조영술 영상을 바탕으로 AI가 각 부위(A~C) 병변의 길이 등을 분석해서 표시하고 있다.
사진1. 심혈관 조영술 영상(좌), 혈관 내 초음파(우-상), AI(우-하), 심혈관 조영술 영상을 바탕으로 AI가 각 부위(A~C) 병변의 길이 등을 분석해서 표시하고 있다.

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 활용하면 경제적 부담을 줄이면서도 시술의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

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.

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