세브란스, 머신러닝 기반 심혈관질환 진단기술 개발…1~2분만에 결과
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세브란스, 머신러닝 기반 심혈관질환 진단기술 개발…1~2분만에 결과
  • 이재성
  • 승인 2020.11.26 10:11
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© 뉴스1

세브란스 의료진이 머신러닝에 기반한 심혈관질환 진단기술을 개발됐다. 의료진은 시간을 다투는 관상동맥중재술 현장에서 환자 치료에 도움이 될 것으로 기대했다.

세브란스병원은 김중선 심장내과 교수와 하진용 세종대학교 전자정보통신공학과 교수 그리고 ,차정준 고려대학교 안암병원 순환기내과 교수 연구팀이 광간섭단층촬영(OCT) 영상과 환자의 생체 정보를 활용한 기계학습 기반의 분획혈류예비력(FFR) 예측 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

이번 연구결과는 과학기술정보통신부 의료기관 창업 캠퍼스 연계 원천기술개발사업의 지원을 받아 진행됐으며 지난 25일 해외 학술지인 네이처의 자매지 '사이언티픽 리포트(Scientic Reports)' 온라인판에 게재됐다.

협심증 환자들이 받는 관상동맥중재시술은 막힌 관상동맥을 뚫는 것으로 막히거나 좁아진 심장 혈관을 치료한다. 이때 혈관 조직 내부의 미세구조를 영상화 해 보다 정밀한 시술을 할 수 있도록 OCT 검사와 혈관 내 혈압 정보를 제공하는 FFR 검사가 보완적으로 시행된다.

연구팀은 OCT 진단검사에 의한 혈관 협착 정보와 환자의 생체 정보를 기계 학습시켜 FFR 값을 예측할 수 있는 진단기술을 개발했다. 한 번의 OCT 진단검사에 의해 정확한 허혈 진단과 생리기능적 평가를 통합 제공할 수 있기 때문이다.

연구팀은 2013년 11월부터 2015년 1월까지 세브란스 심장혈관병원에서 관상동맥중재술을 받은 환자 125명을 4개 그룹으로 샘플을 만들어 OCT 값과 FFR 값을 측정해 그중 104명의 데이터를 기계학습 시켰다.

연구결과, 기계학습을 통해 나온 FFR 값이 실제 측정한 FFR 값과 유사한 것이 확인됐다. 기존 침습적 방법이었던 FFR 검사를 대신해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 1~2분안에 FFR 값을 예측할 수 있게된 것이다.

연구팀은 시간을 다투는 관상동맥질환 환자들의 진단 및 치료성적도 높일 뿐 아니라 환자들이 관상동맥중재술에 갖는 부담과 부작용도 줄일 것으로 기대했다.

김중선 교수는 "이번 연구는 가능성을 보여 준 연구로 향후 더 많은 환자의 임상 데이터를 활용하면, 최고 수준의 임상 결과를 도출할 수 있을 것"이라고 말했다.


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