연 7만명 심혈관 스텐스 시술 받아…"AI로 시술 정확도 높인다" > IT/과학기사 | it/science

스텐트 시술에 필요한 혈관 내 초음파 검사와 최대 80% 유사
인공지능, 혈관 내 초음파 검사와 60~80% 유사, 병변 식별률 89% 확인

분당서울대학교병원 순환기내과 강시혁 교수. 분당서울대학교병원 제공

[파이낸셜뉴스] 협심증, 심근경색과 같이 심혈관이 좁아지거나 막히면 스텐트를 넣어 혈관을 넓히는 시술을 하는데 연간 약 7만 명의 환자가 심혈관 스텐트 삽입술을 받는 것으로 알려져 있다.

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀은 복잡한 심혈관 조영술 분석 및 시술에도 인공지능AI을 활용할 수 있다고 15일 밝혔다.

스텐트 삽입술 전에 심혈관 모양과 협착 여부를 파악할 수 있는 심혈관 조영술을 시행하는데, 심혈관 조영술은 영상이 복잡하고 작은 혈관 안의 3차원 구조를 모두 파악하기 어려운 단점이 있다. 이 때문에 스텐트 시술이 필요한 환자의 4명 중 1명은 심혈관의 정확한 평가를 위해 고가의 의료장비약 180만원인 혈관 내 초음파를 추가로 사용하고 있다.

이에 강 교수팀은 심혈관을 자동으로 분석해주는 인공지능 소프트웨어AI-QCA가 혈관 내 초음파를 대체할 수 있는지 알아보기 위해 혈관 내 초음파를 추가로 시행한 환자 47명을 대상으로 △협착된 직경 백분율 △협착된 영역 백분율 △병변 길이 △최소 내강면적 등의 결과가 인공지능 소프트웨어 결과와 얼마나 일치하는지 확인했다.

그 결과 시술시 중요한 지표인 혈관의 직경 및 넓이, 병변의 길이가 혈관 내 초음파 검사로 측정한 지표와 인공지능 소프트웨어로 측정한 지표가 최소 60%에서 최대 80%까지 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 또 병변 식별률은 88.7%, 병변 크기의 차이는 10mm 내외로 큰 차이가 없었다.

특히 AI 소프트웨어는 실시간으로 심혈관의 병변여부, 병변의 길이, 직경 등의 정보를 제공해 스텐트의 길이와 직경을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 또 의사의 높은 숙련도를 요구하는 스텐트 시술에 인공지능 소프트웨어를 병행해서 사용한다면 더욱 효과적인 검사 및 시술을 할 수 있을 것으로 보인다.

분당서울대학교병원 순환기내과 강시혁 교수는 “이번 연구를 통해 숙련된 심혈관 시술자가 고가의 의료장비의 혈관 내 초음파로 분석한 결과와 인공지능 소프트웨어의 분석 결과가 최대 80%까지 상관성이 있음을 알 수 있었다”며 “복잡한 스텐트 시술에 인공지능을 활용한다면 경제적인 부담을 줄이면서도 시술의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

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