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심장 질환 위험도를 예측하는 인공지능

 



 인공지능은 의학 분야에도 서서히 적용이 늘어나고 있습니다. 초창기에는 좀 과도한 기대와 성급한 도입으로 인해 효과가 제한적이었으나 이제는 질병의 신속진단과 위험도 예측 등 보다 실용적인 목적에 의해 개발되고 있기 때문입니다. 



 하버드 대학 브리검 여성 병원의 인공 지능 의학 프로그램과 메사추세스 종합 병원의 심혈관 이미징 연구 센터(Brigham and Women's Hospital's Artificial Intelligence in Medicine (AIM) Program and the Massachusetts General Hospital's Cardiovascular Imaging Research Center (CIRC))의 과학자들은 합성곱 신경망 (Deep convolutional neural networks)을 이용해 평범한 폐 CT 이미지로 심혈관 질환 위험도를 예측하는 알고리즘을 만들었습니다. 



 원리는 간단합니다. 폐 CT 이미지를 분석해 심장에 피를 공급하는 혈관인 관상 동맥의 석회화 (coronary artery calcium)을 측정하는 것입니다. 관상동맥에 동맥경화가 진행하면 칼슘이 침착되는 석회화 현상이 일어나는 데 이는 미래 협싱증이나 심근 경색의 위험 인자입니다. 그런데 이를 측정하기 위해서는 관상동맥 CT를 별도로 촬영해야 했습니다. 사실 일반 폐 CT에서도 보이기는 하나 이를 의사가 판독해 수치화시키는데 너무 많은 시간이 들어 일반적으로 사용하지는 않고 있습니다. 



 연구팀은 프레밍햄 심장 연구 Framingham Heart Study (FHS)와 lung cancer screening CT (NLST: National Lung Screening Trial), patients with stable chest pain having cardiac CT (PROMISE: the Prospective Multicenter Imaging Study for Evaluation of Chest Pain), patients with acute chest pain having cardiac CT (ROMICAT-II: the Rule Out Myocardial Infarction using Computer Assisted Tomography trial)에 참가한 대상자 2만명의 폐 CT 데이터를 기반으로 신경망을 훈련시켰습니다. 이 데이터들은 이미 전문가들에 의해 분석되어 관상동맥 석회화가 수치화되었습니다. 



 이 코호트 데이터를 기반으로 미래 심혈관 질환 위험도를 예측하도록 훈련시킨 결과 AI가 심혈관 질환 위험도가 높다고 판정한 사람의 경우 실제 위험도가 그렇지 않은 사람보다 4.3배 높은 것으로 나타났습니다. 여러 가지 목적으로 촬영한 폐 CT 스캔 데이터를 통해 추가적인 방사선 노출 없이 심혈관 위험도를 예측할 수 있다는 이야기입니다. 



 인공지능의 힘을 빌리면 사람이 수작업으로 하기가 엄두도 나지 않았던 이미지 판독 및 분석 작업도 수월하게 할 수 있을 것입니다. 앞으로 이 분야에서 인공지능의 활약이 기대됩니다. 



 참고 



https://medicalxpress.com/news/2021-01-automated-ai-algorithm-routine-imaging.html



Roman Zeleznik et al, Deep convolutional neural networks to predict cardiovascular risk from computed tomography, Nature Communications (2021). DOI: 10.1038/s41467-021-20966-2

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