AI, 심혈관 스텐트 시술 정확도 높여…병변 식별률 89%

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀 연구 결과

"인공지능 분석 결과, 혈관 내 초음파 검사와 60~80% 유사"

심혈관 조영술 영상(좌), 혈관 내 초음파(우측 상), AI(우측 하) 화면. 심혈관 조영술 영상을 바탕으로 AI가 각 부위(A~C) 병변의 길이 등을 분석해서 표시하고 있다. [사진=분당서울대병원]

'심혈관 조영술' 분석과 시술에 인공지능(AI)을 활용할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

분당서울대병원은 15일 순환기내과 강시혁 교수팀(의정부 을지대병원 순환기내과 문인태 교수)이 심혈관을 자동으로 분석해 주는 인공지능 소프트웨어(AI-QCA)가 심혈관 조영술 이후 추가로 실시하는 '혈관 내 초음파'를 대체할 수 있다는 연구 결과를 발표했다고 밝혔다. 

연구팀에 따르면 협심증과 심근경색 등의 치료에는 스텐트를 넣어 심혈관을 넓히는 '심혈관 스텐트 삽입술'이 필요하다. 연간 7만여명의 환자가 심혈관 스텐트 삽입술을 받고 있다. 

심혈관 조영술은 스텐트 삽입술에 앞서 심혈관 모양과 협착 여부를 파악하기 위해 실시하는데, 영상이 복잡하고 작은 혈관 내 3차원 구조를 모두 파악하기 어렵다는 단점이 있다. 이에 환자 4명 중 1명은 고가의 혈관 내 초음파를 추가로 실시하고 있다.

강시혁 교수팀은 AI-QCA가 혈관 내 초음파를 대체할 수 있는지 알아보기 위해 환자 47명의 혈관 내 초음파 검사 결과와 AI-QCA 결과를 비교했다.

그 결과 혈관의 직경 및 넓이, 병변의 길이 등 주요 지표가 최소 60%에서 최대 80%까지 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 병변 식별률은 88.7%, 병변 크기의 차이는 10mm 내외였다.

특히 AI-QCA는 의사가 스텐트의 길이와 직경을 결정하는 데 필요한 △심혈관의 병변여부 △병변의 길이 △직경 등의 정보를 실시간으로 제공해 검사와 시술의 효율을 높였다.

강시혁 교수는 “복잡한 스텐트 시술에 AI를 활용한다면 경제적인 부담을 줄이면서도 시술의 정확도를 높일 수 있을 것”이라고 전했다. 

이번 연구는 국제 학술지 ‘JMIR CARDIO’에 게재됐다.