분당서울대병원 신경외과 및 의료인공지능센터 정한길·김택균 교수팀은 흉부 X-ray를 인공지능으로 분석해 심장 색전성 뇌경색을 진단할 수 있는 딥러닝 모델 ‘ASTRO-X’를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.

연구팀은 해당 알고리즘을 4000개 이상의 흉부 방사선 사진을 바탕으로 훈련과 검증을 반복해 만들었으며 7개의 병원에서 외부 검증을 통해 안정성과 우수성을 확인했다.

ASTRO-X는 심장 혈전이 주로 발생하는 좌심방 부위를 중심으로 2차원 X-ray 영상을 분석, 육안으로 보이지 않는 미세한 차이까지 구분해 심장 색전성 뇌경색을 진단할 수 있다.

진단에 요구되는 흉부 엑스레이 검사가 비교적 간단하고 저렴한 편인데다가, 알고리즘의 정확도도 뛰어나 향후 기존 검사법을 보완 및 대체할 수 있을 것으로 평가받는다.

정한길 교수는 “현장에서 뇌신경계 중환자들을 진료하면서, 조기 진단이 가능하다면 뇌졸중으로 고통받는 환자를 크게 줄일 수 있다는 점을 항상 느낀다”며 “뇌경색을 비롯해 뇌졸중의 원인에 대한 조기진단율을 높이기 위해서는 보다 경제적이면서도 높은 정확도의 검사법이 필요한데, 인공지능이 이를 위한 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다.

김택균 교수는 “심장 색전성 뇌경색을 흉부 방사선 사진만으로 조기에 진단할 수 있다면 항응고 요법과 심장 질환 치료를 통해 후유증을 최소화할 수 있다”며 “이번 발표한 인공지능 모델을 더욱 발전 및 보완한다면 뇌졸중 진료 과정에 도입돼 많은 환자들에게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다.

이번 연구결과는 의료저널 ‘The Lancet’의 자매지인 ‘EBioMedicine’에 게재됐다.