인공지능(AI)을 활용하면 심혈관 스텐트 시술 정확도를 높일 수 있다는 연구결과가 나왔다. 스텐트 시술에 필요한 혈관 내 초음파 검사와 최대 80% 유사하다는 평가다.
협심증, 심근경색과 같이 심혈관이 좁아지거나 막히면 스텐트를 넣어 혈관을 넓히는 시술을 하는데 연간 약 7만 명의 환자가 심혈관 스텐트 삽입술을 받는 것으로 알려져 있다.
스텐트 삽입술 전에 심혈관 모양과 협착 여부를 파악할 수 있는 심혈관 조영술을 시행하는데, 이 시술은 영상이 복잡하고 작은 혈관 안의 3차원 구조를 모두 파악하기 어려운 단점이 있다.
이 때문에 스텐트 시술이 필요한 환자 4명 중 1명은 정확한 심혈관 평가를 위해 고가 의료장비(약 180만원)인 혈관 내 초음파를 추가로 사용하고 있는 실정이다.
이에 분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀은 심혈관을 자동으로 분석해 주는 인공지능 소프트웨어(AI-QCA)가 혈관 내 초음파를 대체할 수 있는지 알아보기 위한 연구를 수행했다.
혈관 내 초음파를 추가로 시행한 환자 47명을 대상으로 ▲협착된 직경 백분율 ▲병변 길이 ▲최소 내강면적 등의 결과가 인공지능 소프트웨어 결과와의 일치율을 확인했다.
그 결과 혈관 직경 및 넓이, 병변 길이가 혈관 내 초음파 검사로 측정한 지표와 인공지능 소프트웨어로 측정한 지표가 최소 60%에서 최대 80%까지 상관성을 보이는 것으로 나타났다.
또한 병변 식별률은 88.7%, 병변 크기는 10mm 내외로 큰 차이가 없었다. 특히 AI 소프트웨어는 실시간으로 심혈관 병변 여부, 병변 길이, 직경 등의 정보를 제공해 스텐트 길이와 직경을 결정하는데 도움을 주는 것으로 확인됐다.
의사의 높은 숙련도를 요구하는 스텐트 시술에 인공지능 소프트웨어를 병행해서 사용한다면 훨씬 더 효과적인 검사 및 시술을 할 수 있을 것으로 연구팀은 전망했다.
강시혁 교수는 “숙련된 심혈관 시술자가 고가 의료장비의 혈관 내 초음파로 분석한 결과와 인공지능 소프트웨어 분석결과가 최대 80%까지 상관성이 있음을 알 수 있었다”고 말했다.
이어 “복잡한 스텐트 시술에 인공지능을 활용한다면 경제적인 부담을 줄이면서도 시술 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
한편, 이번 연구는 국제 학술지 ‘JMIR CARDIO’에 게재됐다.
박대진 기자 (
