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, 심혈관 조영술은 영상이 복잡하고 작은 혈관 안의 3차원 구조를 모두 파악하기 어려운 단점이 있다. 이 때문에 스텐트 시술이 필요한 환자의 4명 중 1명은 심혈관의 정확한 평가를 위해 고가의 의료장비(약 180만원)인 혈관 내 초음파를 추가로 사용하고 있는 실정이다.
이에 강시혁 교수팀은 심혈관을 자동으로 분석해주는 인공지능 소프트웨어(AI-QCA)가 혈관 내 초음파를 대체할 수 있는지 알아보기 위해 혈관 내 초음파를 추가로 시행한 환자 47명을 대상으로 ▲협착된 직경 백분율 ▲ 협착된 영역 백분율 ▲병변 길이 ▲ 최소 내강면적 등의 결과가 인공지능 소프트웨어 결과와 얼마나 일치하는지 확인했다.
그 결과 시술시 중요한 지표인 혈관의 직경 및 넓이, 병변의 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 크기의 차이는 10mm 내외로 큰 차이가 없었다.
특히, AI 소프트웨어는 실시간으로 심혈관의 병변여부, 병변의 길이, 직경 등의 정보를 제공하여 스텐트의 길이와 직경을 결정하는데 도움을 줄 수 있어 의사의 높은 숙련도를 요구하는 스텐트 시술에 인공지능 소프트웨어를 병행해서 사용한다면 더욱 효과적인 검사 및 시술을 할 수 있을 것으로 보인다.
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분당서울대학교병원 순환기내과 강시혁 교수는 “본 연구를 통해 숙련된 심혈관 시술자가 고가의 의료장비의 혈관 내 초음파로 분석한 결과와 인공지능 소프트웨어의 분석 결과가 최대 80%까지 상관성이 있음을 알 수 있었다”며 “복잡한 스텐트 시술에 인공지능을 활용한다면 경제적인 부담을 줄이면서도 시술의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다.
의정부 을지대병원 문인태 교수는 “심혈관 스텐트 시술은 적절한 크기의 스텐트를 합병증 없이 안전하게 넣은 것이 핵심”이라며 “이 연구만으로 인공지능의 능력을 평가할 수는 없지만 인공지능으로 분석한 수치 값이 시술 중 참조할 수 있는 지표로 활용될 수 있음을 확인한 것에 의의가 있다”고 말했다.
이번 연구는 국제 학술지 ‘JMIR CARDIO’에 게재됐다.
