초음파와 머신러닝의 조합이 선천성 심장 질환 95% 검출해
AI가 높은 정확도로 비정상적 심전도 파형 가진 환자들 발견
심전도 판독값의 일부는 육안으로 감지 어려우나, AI는 찾아내
“당신의 심장은 안전한가요?” 일생을 살면서, 한순간도 멈출 수 없는 장기인 심장. 하지만 그 관리는 매우 어렵다.
심장에 발병하는 심장병은 전 세계 주요 사망 원인이며, 미국에서만 해마다 네 명 중 한 명이 사망하는 질병이다. 심장병은 특히, 치료하기가 매우 까다롭기로 유명하다.
따라서 조기 진단은 심장병 치료에도 매우 중요한데 인공지능의 도입은 심장진단에 획기적인 변화를 가져오고 있다. 특히, 딥러닝 기술의 가장 큰 특징인 영상 및 음성 인식 능력은 심장 이미징 분석에 탁월한 능력을 발휘하고 있다.
AI, 로봇공학 등 신기술, 심장학 분야에 혁명
지난 24일 이스라엘의 일간 영자 신문 예루살렘 포스트(The Jerusalem Post)는 인공지능이 심장내과에 혁명을 일으키고 있다고 보도했다.
“오는 12월 5일 텔아비브에서 열리는 심혈관 개입 혁신 컨퍼런스에는 AI, 로봇공학, 신기술들이 중심이 될 것”이라고 람밤(RAMBAM) 헬스케어캠퍼스(HealthCare Campus)의 라파엘 비야르(Rafael Bellar) 교수가 말했다.
비야르 교수에 따르면 인공지능, 로봇공학, 그리고 다른 신기술들이 심장학 분야에 혁명을 일으키고 있으며, 심리학은 지난 몇 년간 극적인 변화를 겪어왔다는 주장이다.
또 그는 “우리는 그러한 변화를 몇몇 분야에서 목격했는데 그 첫째는 디지털 건강, 인공지능을 기반으로 한 심장마비, 뇌졸중, 통증 등을 진단하는 더 좋고 빠른 도구의 개발”이라고 언급했다.
최근에는 스마트워치부터 패치, 가정에 설치할 수 있는 특수 카메라까지 환자를 모니터링하는 방법이 다양해 여기서 모은 정보들을 모두 병원으로 보낼 수 있게 됐다.
비야르 교수는 오는 12월 5일부터 7일까지 텔아비브에서 열리는 ‘심혈관 개입 혁신 컨퍼런스’의 주최자 중 한 명이다. 이 회의에는 수백 명의 의료 전문가, 의료 분야의 기업가, 연구자들이 모이는 것으로 알려져 있다.
그는 또 최근의 극적인 심장 분야의 진전으로 심장 판막을 들었다. 심장 판막은 혈액이 한 방향에서 다른 방향으로 흐르도록 하는 네 개의 판막을 말한다.
비야르 교수는 “최근까지 판막과 관련된 모든 문제는 수술과 가슴 개복 수술로 해결해야 했다”며, “현재 이스라엘과 해외에는 더 많은 해결책을 개발하기 위해 노력하고 있는 몇몇 회사들이 있다”고 밝혔다.
로봇공학은 심장학에서도 혁신의 중요한 분야라고 이 전문가는 지적했다. “이것은 의사가 없는 곳에서 환자를 원격으로 수술할 수 있게 해 줄 수 있다”고 비야르 교수는 주장했다.
AI는 분석, 결론은 전문의가
지난 5월 26일 미 캘리포니아주립대(UCSF) 대학 뉴스는 이 대학 연구원들이 정기적인 초음파 영상촬영과 머신러닝 컴퓨터 도구를 결합해 자궁 내 복잡한 태아 심장 결함의 대부분을 발견하는 방법을 발견했다고 전했다.
UCSF 심장전문의 리마 아르나우트(Rima Arnaout) 박사가 이끄는 연구팀은 복잡한 선천성 심장질환(CHD) 진단 시 임상의가 따라야 할 과제를 모방하기 위해 머신러닝 모델 그룹을 훈련시켰다.
전 세계적으로, 이 질환은 30%~50% 정도만 발견되는데 초음파와 기계 분석의 조합은 연구자들이 그들의 테스트 데이터 세트에서 이 심장질환의 95%를 검출할 수 있게 했다. 이 연구 결과는 네이처 메디신 5월호에 실렸다.
태아 초음파 검사는 미국과 세계보건기구(WHO)에서 일반적으로 권장한다. 특히, 태아 심장 결함 진단은 신생아 결과를 개선하고, 자궁 치료법에 관한 추가 연구를 가능하게 할 수 있다.
UCSF 조교수인 아르나우트 박사는 “심장 결함이 가장 흔한 선천적 결함이며, 태어나기 전에 진단하는 것이 매우 중요하다”고 강조했다.
“반면에 그것들은 매우 전문적이지 않은 한, 훈련된 임상의들도 발견하기 어려울 정도로 여전히 희귀하고, 전 세계 클리닉과 병원에서는 민감도와 특수성이 매우 낮을 수 있다”라고 밝혔다.
이를 위해 태아 심장전문의이자, 수석 저자인 아니타 문그레이디(Anita Moongrady) 박사가 참여한 UCSF 팀은 임상의들의 작업을 모방하기 위해 3단계로 머신러닝을 훈련시켰다.
첫째, 그들은 신경망을 이용해 진단에 중요한 심장의 다섯 가지 관점을 찾아냈다. 이후, 다시 신경망으로 각각의 관점이 정상인지, 아닌지를 결정했다. 그다음에 세 번째 알고리즘은 태아의 심장이 정상인지, 비정상인지에 대한 최종 결과를 주기 위해 처음 두 단계의 결과를 결합했다.
아르나우트 박사는 “우리의 목표는 초음파가 선별과 진단에 사용되는 많은 질병에 대한 진단 난제를 해결하기 위해 머신러닝을 사용하는 길을 마련하는 것”이라고 희망했다.
한편, 이보다 앞서 지난 2018년에 아르나우트 박사는 IEEE 스펙트럼 (미국 국제전기·전자기술자협회 발간 응용과학 전문지)에 “인공지능은 심장전문의가 심초음파검사를 평가할 때, 하는 일의 첫 단계만 수행할 수 있다.”라며, “가장 중요한 일은 아직도 고도로 훈련된 심장전문의가 해야 한다”고 주장했다.
하지만 인공지능의 급속한 발전으로 의료 이미지가 포함된 작업에 있어 큰 변화가 일어날 수 있다며, 심장전문의와 인공지능의 작업을 비교 설명했다.
아르나우트 박사에 따르면 일반적으로 심장전문의는 고해상도인 심초음파 비디오를 보며, 이미지 도구를 환자의 가슴 주위에서 움직이면서 이미지를 포착한다.
AI는 이 작은 흑백 이미지를 15가지 카테고리로 정렬시킨다. 이때 AI는 92%의 정확도를 달성한 반면에 인간 전문의는 79%에 그쳤다는 것이다.
아르나우트 박사는 “AI는 심장 이미지의 분석과 진단의 첫 단계만 수행했고, 심장전문의는 이러한 스캔 중 많은 부분을 검토해 이들 정보를 조합해 결론에 도달하는 작업을 수행한다.
AI, 미묘한 심전도 변화 파악
약 620만 명의 미국인들에게 영향을 미치는 심부전 치료에는 심장 초음파라고 불리는 영상 기술이 주로 사용된다. 하지만 이 과정은 매우 큰 제약이 따른다.
그러나 최근 인공지능의 획기적인 발전은 널리 사용되는 전기 기록 장치인 심전도가 이러한 경우에 빠르고 쉽게 이용할 수 있는 대안이 될 수 있음을 보여주었다.
심층 학습 알고리즘이 심장의 좌심실의 약함을 감지해 신선한 산소가 함유된 혈액을 몸의 나머지 부분으로 밀어낼 수 있는지를 나타내준 것이다.
최근에는 우심실까지 평가하는 알고리즘이 개발되면서 심부전 및 심장병 치료의 전반에 획기적인 길이 열렸다.
지난달 19일 의학 전문 리포터 에밀리 핸더슨(Emily Henderson)은 뉴스메디컬(News Medical)에 새로운 인공지능 기반 컴퓨터 알고리즘이 심부전의 더 빠른 진단을 가능하게 할 수 있다는 소식을 전했다.
미국 뉴욕에 소재한 마운트 시나이 아이칸 의대(Ican School of Medicine at Mount Sinai) 연구원들이 만든 이 특별한 인공지능 기반 컴퓨터 알고리즘은 환자가 심부전을 경험하고 있는지, 여부를 예측하기 위해 심전도의 미묘한 변화를 식별하는 방법을 배웠다.
벤저민 S(Benjamin. S) 박사는 “심전도 파형 데이터를 통해 딥러닝 알고리즘이 심장 양쪽의 혈액 펌프 문제를 인식할 수 있다는 것을 보여줬다”고 밝혔다.
심장마비 진단에도 이 알고리즘은 새로운 변화를 시도하고 있다. 전통적으로 심장마비를 진단하기 위해 심전도(ECG)를 사용하는 것은 어려운 과제이었다.
이는 확립된 진단 기준이 없고, 심전도 판독 값의 일부 변화는 단순히 인간의 눈이 감지하기에는 너무 미묘하기 때문이다.
아이칸 의대 기리쉬 나드카르니(Girish Nadkarni) 박사는 “이 연구는 심전도 데이터 내에 숨겨진 정보를 찾는 데 있어 간단하고, 광범위하게 사용할 수 있는 테스트를 사용해 더 나은 선별과 치료 패러다임을 끌어내는 흥미로운 진전”이라고 설명했다.
이 연구를 위해 연구진은 같은 환자로부터 추출한 해당 심장 초음파데이터와 함께 환자 심전도를 읽도록 컴퓨터를 프로그래밍했다. 여기서, 자연어 처리 프로그램은 데이터를 추출하는 데 도움을 주었고, 통합된 특수 신경망은 알고리즘의 학습에 도움을 주었다.
바이드 박사는 “우리는 심장 전체를 쉽고 저렴하게 이해할 수 있는 최첨단 AI를 개발하고 싶었다”고 말했다.
AI 활용한 심장병 연구 시작
지난달 말에 일본의 종합 가전 메이커이며, 종합 IT 업체인 후지쯔(Fujitsu) 그룹이 심장병 퇴치를 위해 AI 연구를 본격적으로 시작했다고 일본의 온라인 신문 저팬투데이(Japan Today)가 보도했다.
뉴스에 따르면, 후지쯔는 도쿄대 병원과 함께 심전도 데이터를 기반으로 이상 심장 움직임을 추정하는 인공지능 기술의 효과성을 검증하기 위한 임상 공동 연구를 시작했다.
지난 2019년 12월부터 후지쯔는 도쿄 대학 병원과 공동으로 독점적 AI 기술 연구개발에 진전을 보이고 있다. 이 연구는 현재까지 도쿄 대학 병원을 방문한 환자의 데이터를 바탕으로 하며, 약 63만 개의 심전도 데이터와 약 14만 개의 심장 초음파 데이터를 포함한다.
이 계획은 이제 비정상적인 심장 움직임을 가진 환자들을 높은 정확도로 발견하는 결과를 낳고 있다고 뉴스는 전했다.
연구진에 따르면, 향후 이 AI는 도쿄대 병원에서 심전도 시술을 받는 환자의 데이터를 토대로 이상 심장운동 여부를 추정하는 임상 현장 연구에 활용될 예정이다.
AI가 비정상적인 심장운동을 하는 것으로 확인된 환자는 심장 초음파 검사를 받게 되며, 의사 진단 결과와 AI가 예측한 결과를 비교해 효과를 검증한다.
후지쯔는 “이 AI를 활용해 심장질환을 조기에 발견해 중증질환으로의 진행을 막아 사회 전반의 안녕을 도모한다”는 원대한 비전을 밝혔다.
심장 초음파 진단은 전문 의사와 실험실 기술자가 있는 제한된 수의 시설에서만 할 수 있기 때문에 모든 환자에게 제공하기는 어렵다. 이는 조기 발견을 어렵게 하고, 문제가 발견되었을 때, 질병의 진행이 이미 진행 중일 수 있다는 것이 전문가들의 설명이다.
반면에 심장병 치료에서 조기 발견과 적절한 치료는 의료행위의 필수적인 요건이이다. 이에 일본에선 심전도 검사가 일반적으로 사용되지만, 그 정확도는 심장 초음파 진단에 비해 떨어지는 것이 사실이었다.
향후 후지쯔는 독점적인 파형 분석 기술인 TDA(위상 데이터 분석)를 활용하고, 심전도 데이터에서 심장 기능 이상 유무를 추정하기 위해 실제 의료행위에 AI가 미치는 효과를 검증하는 작업을 도쿄대 병원과 함께 착수할 예정이다.
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
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