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"눈 혈관 영상 AI로 판명해 심혈관질환 위험 예측"

안저검사를 통한 눈의 혈관 영상을 이용해 심혈관질환 위험도를 예측할 수 있는 인공지능 모형이 개발됐다.

서울대병원은 가정의학과 박상민 교수팀은 12년 간 축적된 빅데이터를 활용해 1만5408개의 안저사진을 기반으로 죽상동맥경화를 찾아내는 인공지능 모형을 개발했다고 10일 밝혔다.

죽상동맥경화증은 나쁜콜레스테롤(LDL)이 동맥 안에 쌓이면서 혈관이 좁아지는 질환으로 뇌졸증, 심근경색증, 말초혈관질환 등 합병증을 유발한다.

자각 증상이 거의 없어 조기 발견이 중요하지만 이전에는 발병여부를 진단하기 위해서 고가의 영상검사법이 필요했다.

이에 연구팀은 독립된 3만2227명의 환자 코호트를 대상으로 인공지능 안저 동맥경화 점수가 향후 심혈관 사망 위험도에 미치는 영향을 분석했고 그 결과 심혈관질환 위험도를 평가하는 심혈관 프래밍험 위험 점수를 보정해 비교해도 이 점수는 독립적으로 심혈관 사망 위험도와 연관성이 큰 것으로 나타났다.

눈 혈관 및 해부학적 구조를 이용해 동맥경화 예측하는 인공지능 모형(서울대병원)

박상민 교수는 “기존에는 경동맥 초음파를 통해서만 알 수 있는 경동맥경화를 연구팀이 개발한 인공지능 진단법를 통해 안저영상으로 정확하게 평가할 수 있게 됐다”고 강조했다.

연구팀은 "인공지능 안저 동맥경화 점수가 고위험인 경우 심혈관 질환 사망률이 8배 증가했다"며 특히 "추가적인 검사를 시행해 적극적인 치료 여부를 결정해야 하는 중등도 심혈관 위험을 가진 환자의 심혈관 사망 위험을 구분·예측할 수 있어 높은 임상적 가치를 증명했다"고 설명했다.

또한, 국내외로 흔히 사용되는 심혈관 프래밍험 위험 점수에 대비해 환자의 심혈관 사망 위험을 더 잘 예측하는 것으로 나타났다.

박상민 교수는 “이번 연구를 기반으로 동맥경화를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 인공지능이 탑재된 새로운 안저영상 진단기기를 개발할 예정”이라고 향후 계획을 밝혔다.

이번 연구 결과는 미국안과학회지(American Journal of Ophthalmology) 최근호에 게재됐다.

임웅 기자  wlim@docdocdoc.co.kr

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