AI, 심장질환 환자 ‘사망위험 예측’
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AI, 심장질환 환자 ‘사망위험 예측’
  • 양태경 기자
  • 승인 2019.11.15 10:58
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美 게이징거 의료원, 심전도 검사결과로 인공지능(AI) 알고리즘 구축
과거 의료데이터에 기초, 사망예측 환자예후 임상입증 중요

(AI타임스=양태경 기자) 최근 미국 펜실베이니아주에 있는 게이징거 의료원의 브랜든 포른왈트 박사가 이끄는 연구진이 약 40만 명의 심전도(ECG) 검사결과 데이터로 1년 이내에 누가 사망할 위험이 더 높은지를 예측하는 인공지능(AI) 알고리즘을 구축, 정상적으로 심전도(ECG)검사를 받은 것으로 생각되는 환자에게서 사망위험을 정확하게 예측했다고 밝혀 화제다.

같은 심전도(ECG) 검사결과를 가지고 3명의 심장병 전문의가 별도로 수행한 예측에서 인공지능(AI)이 판단한 위험패턴을 파악하지 못했다고 했을 정도여서 심장질환 임상의들을 경탄케 했다는 것이다.

심전도(ECG)검사는 심장의 전기적 활동을 기록하며 그것의 패턴은 심장마비와 심방세동을 포함한 심장의 상태에 따라 변화하는 것으로 알려져 있다.

연구진은 인공지능(AI)의 두 가지 버전을 훈련시켰는데, 하나의 알고리즘에는 시간경과에 따른 전기적 특성을 측정하는 심전도 미가공 데이터만 제공했고 다른 하나에는 환자의 나이와 성별을 결합한 심전도 데이터를 알고리즘에 제공했다.

그들은 ‘AUC’ 라고 알려진 척도를 이용해 인공지능(AI)의 성과를 측정했는데, 이 측정은 인공지능(AI)이 1년 안에 사망한 환자들과 생존자들을 얼마나 잘 구별하는지 측정했다. 여기서 인공지능(AI)은 꾸준히 0.85의 수치를 웃돌았는데, 만점은 1점이고 0.5점은 두 집단에서 차이가 나타나지 않는다는 것을 의미한다.

“현재 의사들이 사용하고 있는 위험점수 계산모델의 AUC 는 보통 0.65점에서 0.8점 사이”라고 포른왈트 박사는 말한다.

비교를 위해 연구진은 의사들이 현재 측정을 위해 사용하고 있는 심전도(ECG)검사 기능에 기반한 알고리즘을 만들었는데 가령, 측정기록의 특정 패턴 같은 것이 그것이다.

포른왈트 박사는 "어떤 경우에도 인공지능(AI) 알고리즘 모델은 우리가 통상 심전도(ECG)검사에서 측정해 낼 수 있는 어떤 성과보다도 항상 우수했다"며 “이번 발견은 인공지능(AI)이 인간이 볼 수 없는 것들을 보고 있다는 것을 암시한다"고 말했다.

이어 그는 "인공지능(AI)은 수십 년 동안 우리가 오해하고 있는 것들을 잠재적으로 은연중에 가르쳐 줄 수 있다"고 덧붙였다.

한편, 이번 연구에 사용된 인공지능(AI)이 어떤 패턴으로 조만간 사망할 환자를 판단하고 있는지 아직 그 근거가 확실치 않아 일부 의사들은 현재 이런 알고리즘 사용을 꺼리고 있다고 전해진다.

이에 공동연구자인 크리스토퍼 해거티 박사는 “이 연구는 과거 의료데이터에 기초해 이루어졌기 때문에 이러한 알고리즘이 곧 사망할 수도 있는 환자의 예후를 판단하고 향상시킨다는 것을 임상연구에서 입증하는 것이 중요할 것이다”라고 말해 앞으로 이 인공지능(AI) 모델이 환자의 사망예측뿐만 아니라 그러한 환자의 예후를 개선하는 데에도 사용될 수 있을지 그 귀추가 주목된다.

한편, 인공지능(AI)을 활용한 이 연구는 현지시간으로 오는 16일 텍사스주 달라스에 있는 미국심장협회(American Heart Association)의 과학세션에 발표될 예정인 것으로 알려졌다.

【에이아이타임스 aitimes 에이아이타임즈】


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