AI 소프트웨어로 심혈관계 질환 발생 예측·예방한다

고대 의대생 참여한 AI 활용 관상동맥석회화 연구, SCI급 국제학술지 게재

고려대학교 의과대학(학장 윤영욱) 학부생들이 인공지능(AI)을 활용해 관상동맥 석회화를 연구한 논문이 SCI급 국제학술지에 게재됐다.

지난 2월, 고대의대 의학과 4학년에 재학 중인 강현우, 안우진 군은 연구역량을 강화하고 자기주도 학습 및 비판 능력을 키우는 고대의대의 특화 프로그램인 ‘전공탐색 : 몰입형의과학 연구실습’에 참여해 고대안산병원 영상의학과 김채리 교수의 지도하에 AI 기반 비동기화 저선량 흉부 CT검사에서 관상동맥 석회화 점수의 정확도 분석 및 절편 두께에 따른 진단 정확도 분석 연구를 수행했다.

관상동맥 석회화는 심혈관계 질환의 발생 예측과 특히 무증상 인구에서 심혈관계 질환의 예후 판정에 기여한다고 알려져 있으며, 현재까지는 심전도 동기화 심장 CT 검사를 통해 측정돼 왔다. 연구팀은 AI 기반 소프트웨어를 이용해 심전도 동기화를 시행하지 않은 저선량 흉부 CT 검사에서 관상동맥 석회화 유무와 정도를 평가했다. 

그 결과 AI 기반 소프트웨어로 측정한 저선량 흉부 CT검사에서의 관상동맥 석회화 점수가 기존 심장 CT 검사와 비교했을 때 높은 일치도를 나타냄을 확인했다. 또한 저선량 흉부 CT를 1.0 mm의 절편 두께로 재구성했을 때 2.5mm의 절편 두께의 경우보다 관상동맥 석회화 점수가 과소평가되는 환자를 줄일 수 있었으며, 특히 고위험 환자군에서 진단 정확도가 우수하게 나타났다.

연구팀은 다른 목적으로 촬영한 저선량 흉부 CT에서 AI 기반 소프트웨어를 통해 관상동맥 석회화 점수를 정확하고 효율적으로 보고할 수 있고 이를 이용해 심혈관계 질환 발생을 예측하고 예방할 수 있다고 강조했다. 특히 폐암 발생 위험이 높아 폐암 검진을 요하는 인구집단과 심혈관계 질환 발생 위험이 높은 인구집단은 공통의 위험인자들을 지니고 있어 두 집단 간 겹치는 인구비율이 높고, 우리나라의 경우 폐암 검진을 저선량 흉부 CT를 통해 진행하고 있어 유용성이 더 클 것이라고 덧붙였다.

공동 1저자인 강현우, 안우진 군은 “몰입형의과학 연구실습을 통해 좋은 연구를 할 수 있게 돼 뜻깊다. 서툴고 부족한 저희를 이끌어주신 김채리 교수님께 너무나 감사드리며, 노력의 결실이 마침내 논문으로 출판돼 매우 기쁘다”면서, “관상동맥 석회화 점수는 환자의 심혈관계 질환의 발생을 예측하고 치료에 도움을 줄 수 있지만 계산에 시간과 노력이 많이 드는 것이 현실이기 때문에 앞으로 인공지능을 이용한 분석이 환자와 의사 모두에게 효율적인 방법이 될 수 있을 것이라고 기대한다”고 소감을 전했다.

연구팀을 이끌었던 김채리 교수는 “연구 수행 중 문제가 발생할 때마다 학생들과 함께 의논하며 해결해 나갔던 시간을 통해 일방적으로 지도하는 입장이기보다 함께 실제 연구를 수행하는 느낌이었다”라며, “훌륭한 두 학생과 함께 여러 의미 있는 결과를 도출해 낼 수 있어서 오히려 영광이었으며, 향후 저선량 흉부 CT를 이용해 관상동맥 석회화 점수를 평가하고자 하는 연구에 초석이 되는 결과여서 더 의미가 깊다”라고 강조했다.

한편, 본 연구성과는 국제학술지인 ‘European Radiology (IF: 7.034)’의 최신호에 ‘Evaluation of fully automated commercial software for Agatston calcium scoring on non-ECG-gated low-dose chest CT with different slice thickness’라는 제목으로 게재됐다.