용인세브란스병원 의생명시스템정보학교실 윤덕용 교수팀이 관상동맥 석회화를 탐지할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다.

그동안 관상동맥 석회화 수치는 주로 CT 검사를 통해 측정했다.

하지만 CT 촬영술은 비용이 높고 방사선 피폭 위험으로 일상적인 적용이 어렵다는 단점을 지닌다.

이에 윤덕용 교수팀은 상대적으로 비침습적이고 방사선 피폭이 발생하지 않는 장점을 지닌 심전도 검사를 활용하는 방안을 모색했다.

이를 바탕으로 심전도 기반 관상동맥 석회화 탐지 인공지능 모델을 개발했다.

인공지능 모델 훈련에는 환자 5765명의 심전도 총 8178건이 사용됐다. 검증에는 환자 877명의 심전도 총 1745건이 활용됐다.

연구팀은 관상동맥 석회화 수치 100 이상, 400 이상, 1,000 이상을 예측하는 이진 분류 인공지능 모델들을 개발했다.

이번 연구는 심전도 검사로 방사선 피폭 등의 단점을 지닌 CT 검사를 대체해 관상동맥 석회화를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인했다는 점에서 의의를 지닌다.

특히 인간의 눈으로는 판독하기 어려웠던 심전도의 미세한 변화를 인공지능을 활용해 탐지할 수 있는 가능성을 살펴 추후 활용도가 매우 높을 것으로 기대된다.

윤덕용 교수는 “의료 분야에 인공지능 모델을 적극 활용함으로써 질환의 조기진단 및 치료를 이룰 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

이어 “관련 연구를 이어나가 향후에는 심전도를 활용해 관상동맥 석회화뿐만 아니라 협착 정도를 예측하는 인공지능 모델을 구축하겠다”고 덧붙였다.

한편, 해당 연구는 SCI급 국제 학술지 ‘Frontiers in cardiovascular medicine(IF 6.05)’에 게재됐다.

고재우 기자 (ko@dailymedi.com) 기자의 다른기사보기