AI가 기존 스캔으로 숨은 심장질환 감지 성공

AI가 환자 기록에 저장된 기존 스캔을 사용해 숨겨진 심장 질환을 감지하다 미국 매사추세츠 주 메사추세츠 제너럴 브리검(Mass General Brigham) 연구팀이 미국 베테랑 행정부(United States Department of Veterans Affairs, VA)와 협력하여 새로운 AI 도구를 개발했습니다. 이 도구는 이전에 수집된 CT 스캔을 분석하여 관상동맥 석회화(Coronary Artery Calcium, CAC) 수치가 높아 향후 심혈관 질환 위험이 높은 사람들을 식별할 수 있습니다. NEJM AI에 발표된 연구 결과에 따르면, 이 AI-CAC라는 도구는 미래 심장마비 및 10년 생존율 예측에서 높은 정확도와 예측력을 보였습니다. 연구팀은 이미 수집된 CT 스캔 데이터를 활용하여 AI-CAC를 훈련시켰습니다. 이 도구는 이미 환자 기록에 있는 스캔을 자동으로 분석하여 CAC 수치를 평가하고, 이를 바탕으로 환자의 심혈관 질환 위험을 예측합니다. CAC는 관상동맥에 쌓인 석회의 양을 나타내며, 이 수치가 높을수록 심장 질환이 발생할 가능성이 더 큽니다. 이 연구에서는 87,000명 이상의 환자 데이터를 분석하였으며, AI-CAC의 성능을 검증하기 위해 실제 의료 기록과 비교하였습니다. 결과적으로 AI-CAC는 전문가들이 수동으로 평가한 CAC 수치와 유사한 정확도를 보였습니다. 또한, CAC 수치가 높은 환자군에서 향후 심장마비 발생률과 10년 내 사망률이 상대적으로 높았다는 점도 확인되었습니다. AI-CAC의 도입은 임상 의사들이 환자의 심혈관 질환 위험을 보다 효과적으로 평가할 수 있는 방법을 제공할 것으로 기대됩니다. 현재까지 많은 환자들이 CAC 스캔을 받지 않았거나, 필요성에 대해 인식하지 못하는 경우가 많았습니다. 그러나 이 AI 도구를 통해 기존에 수행된 CT 스캔을 재활용하여 CAC 수치를 추출할 수 있으므로, 추가적인 검사 없이도 심장 질환 위험을 더 정확히 파악할 수 있게 되었습니다. 이 연구는 대규모 데이터셋을 사용하여 AI-CAC의 유효성을 입증하였으며, 이를 통해 임상 의사들이 환자 관리를 개선할 수 있는 새로운 방법론을 제시하고 있습니다. 특히, CAC 수치가 높은 환자들에게 적절한 예방 조치와 치료를 조기에 적용할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 심혈관 질환은 세계적으로 가장 일반적인 사망 원인 중 하나로, 조기 발견과 예방이 중요합니다. 이 AI 도구는 의료 시스템에서 쉽게 도입될 수 있으며, 환자들의 건강 상태를 더욱 체계적으로 관리하는 데 기여할 것으로 보입니다. 연구팀은 AI-CAC가 향후 다양한 의료 환경에서 활용될 수 있을 것이라며, 이를 통해 심장 질환의 조기 발견과 치료가 크게 향상될 수 있다고 강조하고 있습니다. 산업계 전문가들은 이 도구의 잠재력을 높이 평가하며, AI 기술이 의료 분야에서 더욱 활발하게 적용되고 있음을 지적합니다. 메사추세츠 제너럴 브리검은 미국 동부 지역에서 가장 큰 의료 그룹 중 하나로, 이 연구 결과를 바탕으로 AI-CAC 도구의 실용화에 앞장서고 있습니다. 이 도구의 성공적인 도입은 의료 비용을 절감하고, 환자들의 삶의 질을 향상시키는 데 기여할 것으로 예상됩니다.