예측력 높은 한국인 협심증 예측모델 개발

고려대학교 안암병원 순환기내과 박성미 교수팀(조동혁, 박성미)이 한국인에게 적합한 협심증 예측모델을 개발했다. 심전도 기반 QT간격을 활용한 예측법으로서, 기존의 서양인 기준의 협심증 모델에 QT간격을 추가해 한국인 협심증의 예측력을 획기적으로 높일 수 있는 예측모델이다. 협심증은 심장에 산소를 공급하는 관상동맥에 협착이 생겨 흉통을 유발하는 질환이다. 심근경색으로 진행해 생명에 치명적인 결과를 초래할 수 있어 조기 발견과 치료가 필요하다. 하지만 가슴이 아픈 증상을 호소하며 병원에 내원하는 환자들 중 많은 환자들이 협심증 외 근골격계 질환, 대상포진, 호흡기질환, 정신질환 등이 원인인 경우가 있어 흉통을 호소하는 환자에서 협심증을 감별해내는 것은 매우 중요하다. 기존의 협심증 예측모델은 환자의 나이, 성별, 흉통의 양상, 동반 심혈관질환을 근거로 협심증을 예측한다. 하지만 담당 의사가 기존 예측모델을 기반으로 환자를 열심히 진료할지라도 협심증 환자를 놓치는 경우가 있는데 이렇게 놓친 환자가 심혈관 사망의 1/3을 설명한다는 연구 결과도 있을 정도로 예측모델의 정확도가 높지 않다는 문제점이 있다. 이에 따라 협심증의 예측력을 높이는 중요성에 대한 관심이 확대

• 신대현 기자
• 2021-06-02 12:47