▲눈의 혈관 및 해부학적 구조를 이용하여 동맥경화를 예측하는 인공지능 모형
전 세계적으로 가장 흔한 사망 원인인 심혈관 질환의 사망 위험을 예측할 수 있는 인공지능이 세계 최초로 개발됐다. 서울대병원은 박상민 교수팀이 건강증진센터에서 12년간 축적된 빅데이터를 활용해 15,408개의 안저사진을 기반으로 죽상동맥경화를 찾아내는 인공지능 모형을 개발했다고 최근 밝혔다.
죽상동맥경화증은 혈관 내막에 콜레스테롤이 침착하고 세포증식이 일어나서 '죽종'이 생겨 혈관이 좁아지는 병이다. 뇌졸증, 심근경색증, 말초혈관질환 등 합병증을 유발한다.
이 질병은 자각 증상이 거의 없어 조기에 발견하는 것이 중요하나, 이전에는 발병여부를 진단하기 위해서 고가의 영상검사법이 필요했다.
박상민 교수(가정의학과)는 "눈은 혈관 건강을 직접 볼 수 있는 유일한 장기"라며, "기존에는 경동맥 초음파를 통해서만 알 수 있는 경동맥경화를 연구팀이 개발한 인공지능 진단법를 통해 안저영상으로 정확하게 평가할 수 있게 됐다"고 강조했다.
연구팀은 독립된 32,227명의 환자 코호트를 대상으로 인공지능 안저 동맥경화 점수가 향후 심혈관 사망 위험도에 미치는 영향을 분석했다. 그 결과, 심혈관질환 위험도를 평가하는 심혈관 프래밍험 위험 점수(Framingham Risk Score)를 보정해 비교해도 이 점수는 독립적으로 심혈관 사망 위험도와 연관성이 큰 것으로 나타났다. 인공지능 안저 동맥경화 점수가 고위험인 경우 심혈관 질환 사망률이 8배 증가했다.
특히, 추가적인 검사를 시행해 적극적인 치료 여부를 결정해야 하는 중등도 심혈관 위험을 가진 환자의 심혈관 사망 위험을 구분·예측할 수 있어 높은 임상적인 가치를 증명했다. 또한, 국내외로 흔히 사용되는 심혈관 프래밍험 위험 점수에 대비하여 환자의 심혈관 사망 위험을 더 잘 예측하는 것으로 나타났다.
장주영 연구원(1저자)은 "인공지능 안저 동맥경화 진단법은 망막 혈관 등의 해부학적 요소를 이용하여 동맥경화를 예측한다"며, "기존 인공지능 연구는 안저사진 촬영 시점만을 분석하여 임상적인 의미가 크지 않았으나 후향적 코호트를 구성해 추후 발생하는 심혈관 사망을 예측했다는 점에서 임상적 의미를 찾을 수 있다"고 설명했다.
박상민 교수는 이번 연구를 기반으로 하여 동맥경화를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 인공지능이 탑재된 새로운 안저영상 진단기기를 개발할 예정이라고 향후 계획을 밝혔다.
이 논문은 엘스비어에서 발행하는 미국안과학회지(American Journal of Ophthalmology)에 최근호에 게재됐다.
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