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.

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

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

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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.

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

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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.

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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.

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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.

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참고

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

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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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