심장 주변 지방층을 조사해서 당뇨 위험도를 예측하는 인공지능 툴

(An example of the fat deposits detected by the new tool. Credit: Queen Mary University of London)

심장 MRI 이미지를 바탕으로 심장 주변 지방층을 측정해서 당뇨 위험도를 예측하는 인공지능 툴이 개발됐습니다. 다소 엉뚱한 이야기처럼 들리지만, 내장 지방 가운데서도 심장 주변을 둘러싸는 심낭 주변 지방조직 Pericardial adipose tissue (PAT)은 심장 건강은 물론 당뇨나 대사 증후군 같은 만성 질환에도 영향을 미칩니다. 따라서 PAT의 양을 측정하면 미래의 당뇨 발생 위험도를 예측할 수 있습니다.

하지만 뱃살과 달리 PAT는 측정이 쉽지 않습니다. 현재는 CT를 통해서 측정하는데, 주기적으로 하기에는 방사선 노출이라는 문제점이 있습니다. 런던 퀸 메리 대학 (Queen Mary University of London)의 연구팀은 다른 목적으로 촬영한 심장 MRI (cardiac MRI imaging) 이미지를 이용해서 PAT의 부피를 측정할 수 있는 AI 툴을 개발했습니다.

연구팀은 4만명의 환자가 등록된 영국 바이오뱅크 데이터를 이용해서 AI를 학습했습니다. 그리고 실제 환자를 대상으로 PAT를 측정한 결과 CT 측정값과 매우 비슷한 값을 얻을 수 있었습니다. 반복적인 방사선 노출 없이도 PAT를 측정해 당뇨 위험도를 예측할 수 있게 된 것입니다.

다만 CT보다 MRI가 더 고가 검사라는 점을 생각하면 실용성에는 약간 의문이 들 수 있습니다. 내장 지방은 정확도는 떨어져도 허리 둘레나 혹은 체지방 측정 정치를 통해 간접적으로 측정이 가능해서 굳이 이렇게까지 필요한지는 의문이기 때문입니다. 그러나 다른 이유로 심장 MRI를 찍는 경우 여러 가지 용도로 사용할 수 있다는 점에서 긍정적인 발전이라고 할 수 있습니다.

아직까지는 AI가 의료 현장에서 크게 활용되지 못하고 있으나 앞으로 질병 위험도 예측이나 진단에 점점 활용도가 높아질 것으로 기대합니다.

참고

https://newatlas.com/medical/ai-tool-fat-heart-mri-diabetes-risk/

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcvm.2021.677574/full

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