심장 판막 질환을 찾아내는 인공지능

인공지능 붐 초기에 의료용 인공지능에 대한 관심이 높았지만, 당시 기술적 한계와 더불어 인공지능에 대한 이해 부족으로 실제 의료 현장에서 크게 활용되지는 못했습니다.

최근에는 진단 목적으로 인공지능의 활용도가 주목 받고 있는데, CT, MRI, X선, 심전도 등 다양한 검사 소견을 빠르고 정확하게 판독하는데 중점을 두고 있습니다.

미국 뉴저지의 스티븐스 공대 (Stevens Institute of Technology)의 연구팀은 의사가 청진기로 심장 판막 질환을 알아내는 것처럼 마이크로폰으로 심박음을 녹음해 판독하는 인공지능 시스템을 개발했습니다.

2023년 9월 IEEE Transactions on Biomedical Engineering의 커버로 등장한 이 심박음 판독 AI는 심장 판막 질환 (VHD)를 93%의 민감도와 98%의 특이도로 찾아냈습니다.

심장 판막이 두꺼워지거나 제대로 닫히지 않아서 역류하거나 기타 다른 문제가 있는 경우 소리가 다르게 나는 점을 이용해 의사들은 심장 판막 질환을 진단해왔습니다.

하지만 사실 짧게 들리는 심장 박동음에서 여러가지 정보를 구분해서 찾아낼 수 있으려면 많은 훈련이 필요해 심장 내과 전문의가 아니라면 제대로 진단하기 어려운 경우가 대부분입니다. 심장 판막 질환이 청진기로 진단되는 경우는 44%에 불과하며 이것도 어느 정도 진행되어 소리가 커지고 난 이후입니다.

연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘은 10초간 가슴에 부착하는 마이크로폰으로 소리를 녹음한 후 다섯 가지 종류의 심장 판막 질환을 의심할만한 소견이 있는지 확인합니다. 물론 최종 진단은 심장 초음파를 통해 하지만, 간단한 검사로 심장 판막 질환의 가능성을 빠르게 판단할 수 있는 셈입니다.

아무래도 여러 가지 잡음이 많고 짧은 시간 동안 들리는 심박음의 판독은 인간보다 기계가 더 나을 수 있어 앞으로 실제 임상에서 도입될 가능성이 있는 방법이라고 생각합니다. 상용화가 가능할지 궁금합니다.

참고

https://medicalxpress.com/news/2023-10-heart-ai-tool-cardiac-diseases.html

Arash Shokouhmand et al, Diagnosis of Coexisting Valvular Heart Diseases Using Image-to-Sequence Translation of Contact Microphone Recordings, IEEE Transactions on Biomedical Engineering (2023). DOI: 10.1109/TBME.2023.3253381

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