윤덕용 연세대학교 의과대학 용인세브란스병원 의생명시스템정보학교실 교수(왼쪽), 한창호 기초전공의(사진제공=용인세브란스병원) © 뉴스1

연세대의대 용인세브란스병원은 21일 윤덕용 의생명시스템정보학교실 교수와 한창호 기초전공의 연구팀이 심전도 데이터를 기반으로 관상동맥 석회화를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.

관상동맥 죽상경화증은 혈관 안쪽을 덮고 있는 내막에 콜레스테롤이 침착하고 내피세포의 증식이 일어나 '죽종'을 형성한다. 이는 혈류 공급에 장애를 일으켜 협심증, 심근경색과 같은 허혈성심질환을 일으킬 수 있다. 관상동맥 석회화는 관상동맥 죽상경화증을 예측하는 주요 지표다. 관상동맥 석회화는 CT(컴퓨터단층촬영)로 측정한 관상동맥 석회화 수치에 따라 식이조절, 운동, 금연 등 생활습관 개선과 항고지질혈증제, 항혈소판제 등의 예방적 치료가 이루어지는데, 연구팀은 비용이 높고 방사선 피폭이 발생하는 CT 대신 심전도 검사를 활용해 관상동맥 석회화를 탐지하는 AI 모델을 개발했다.

연구팀은 환자 5765명으로부터 8178건의 심전도 결과를 사용해 관상동맥 석회화 수치 100 이상, 400 이상, 1000 이상을 예측하는 AI 모델을 훈련한 뒤, 877명의 심전도 1745건을 통해 검증했다.

윤 교수는 "의료 분야에 인공지능 모델을 적극 활용함으로써 질환의 조기 진단 및 치료를 이룰 수 있을 것으로 기대한다"며 "관련 연구를 이어나가 향후에는 심전도를 활용해 관상동맥 석회화뿐만 아니라 협착 정도를 예측하는 인공지능 모델을 구축하겠다"고 밝혔다.해당 연구 결과는 국제학술지 '프론티어인카디오베스큘러메디신(Frontiers in cardiovascular medicine)'에 게재됐다.


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