망막 AI 검사로 심혈관질환 위험도 예측 가능해진다

연세대 의대·싱가포르 Duke-NUS 의대·메디웨일 등 공동연구
망막 사진 활용해 심혈관 질환 위험 예측 AI 알고리즘 개발
효과적‧간단하면서도 방사선 노출 없이 심혈관질환 발생 예측

게티이미지뱅크

망막의 미세한 혈관 변화를 관찰해 급성심근경색으로 악화할 수 있는 관상동맥 석회화 정도를 예측하고, 이로부터 새로운 심혈관질환 발생 위험을 가늠하는 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

‘관상동맥’은 심장이 뛰는 데 필요한 혈액을 공급하는 혈관이다. 석회화가 심해지면 혈관이 막히면서 급성 심근경색과 같은 심혈관질환이 발생할 수 있다.

세브란스병원은 연세대 의대 예방의학교실 김현창 교수, 세브란스병원 심장내과 박성하 교수, 안과 김성수 교수, 강남세브란스병원 심장내과 이병권 교수, 싱가포르 Duke-NUS 의대 임형택 교수, 국내 스타트업 메디웨일, 필립메디컬센터 등 공동 연구팀이 망막 AI 검사로 심근경색, 협심증 등 관상동맥 질환의 발생을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 15일 밝혔다.

이번에 개발된 AI 알고리즘이 망막 사진으로 예측한 심혈관질환 위험 지수는 기존 심장 컴퓨터단층촬영(CT) 검사로 얻는 관상동맥 석회화 지수와 동등한 성능으로 심근경색, 협심증 등의 발생 위험을 예측하는 것으로도 확인됐다.

실제 세브란스병원에서 실시한 코호트(동일집단) 연구 결과를 활용해 검증한 결과, 망막 검사에서 ‘고위험’으로 판정받은 환자군과 관상동맥 석회화 지수 검사에서 '고위험'으로 확인된 환자군이 동등하게 심혈관질환 및 사망이 발생했다.

싱가포르와 영국 등에서 확보한 다인종 코호트 데이터를 통해서도 AI 알고리즘을 임상 현장에서 적용할 수 있다는 사실을 확인했다.

이에 따라 심장 CT 검사와 비교해 비용 대비 효과적이고 간단하면서도 방사선 노출 없이 심혈관질환 발생 위험을 예측할 수 있을 것으로 예상된다.

다만 망막과 전신 질환의 연관성에 AI와 딥러닝을 적용하기엔 아직 초기 단계이므로 임상 현장에서는 여러 변수를 고려해 신중히 접근해야 한다고도 연구팀은 밝혔다.

김성수 교수는 “망막사진은 안과에서 쉽게 촬영할 수 있어 진단 솔루션을 도입할 경우 안과가 일종의 간이 건강진단 센터로서 역할을 하게 될 것”이라면서 “심장내과나 다른 1차 진료기관에서도 이를 확인해 심혈관 질환의 위험이 큰 환자를 조기 발견할 수 있다면 장기적으로 필수적인 검사 수단으로 보급될 것”이라고 말했다. 

임형택 교수는 “망막과 전신 질환과의 연관성에 딥러닝을 적용하는 것은 아직은 초기 단계로, 실제 임상 적용에서는 여러 변수를 고려해야 하고, 신중히 접근해야 한다"고 전했다.

이번에 개발된 알고리즘은 최근 유럽에서 품목허가 인증을 받았고, 싱가포르에서는 인증 마무리 단계에 있다. 국내에서는 지난해 12월 혁신 의료기기로 지정돼 산업화 단계를 밟고 있다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘란셋 디지털 헬스’(The Lancet Digital Health)에 게재됐다.

이승구 온라인 뉴스 기자 [e-mail]