AI 정보 주자 심방세동 절제술 줄었다…치료 성적은 유지

인공지능(AI)이 제시한 위험 정보를 심방세동 환자의 카테터 절제술 결정에 활용하면 시술 건수를 줄이면서도 치료 성적은 기존 방식과 비슷하게 유지된다는 무작위 임상시험 결과가 나왔다. 세브란스 심장혈관병원 심장내과 황태현 교수는 독일 뮌헨에서 열린 유럽심장학회 연례학술대회(ESC 2026)의 최신 연구 발표(Late-Breaking Science) 세션에서 이런 내용의 'AI-PAFA' 연구 결과를 발표했다.

심방세동은 심장의 윗방(심방)이 불규칙하게 떨리는 부정맥으로, 방치하면 뇌졸중 위험이 커진다. 카테터 절제술은 혈관으로 가는 관을 넣어 부정맥을 일으키는 심장 조직을 열이나 냉기로 없애는 시술이다. 시술이 널리 쓰이고 있지만 어떤 환자에게 실제로 도움이 되는지 가려내는 일은 의료진의 경험적 판단에 크게 의존해 왔다.

AI 모델 2종이 좌심방 상태·재발 위험 예측

AI-PAFA는 연세대 주도로 진행된 연구자 주도 임상시험으로 미국 국립보건원 임상시험 등록부(ClinicalTrials.gov)에 등록돼 있으며, 책임연구자는 박희남 세브란스 심장혈관병원 교수다. 연구진은 환자 1,040명을 선별해 999명을 AI 정보 제공군(502명)과 기존 진료군(497명)으로 무작위 배정했다. AI군 진료에는 비침습(몸에 기구를 넣지 않는) 임상 변수 8개로 좌심방 벽 스트레스를 추정하는 'AI-LAS'와 15개 변수로 절제술 후 리듬 조절 실패 위험을 예측하는 'AI-STAAR' 두 모델의 결과가 제공됐다. AI가 시술 여부를 직접 결정하는 것이 아니라 의사와 환자가 함께 결정하도록 돕는 정보로 쓰인 것이다.

시술률 5.6%p 낮아져도 1년 재발률 비슷

그 결과 절제술 시행률은 AI군 81.3%로 기존 진료군 86.9%보다 낮았다. 1년 시점의 심방세동·심방빈맥 재발률은 AI군 16.0%, 기존 진료군 18.3%로 두 군의 차이는 -2.3%포인트(95% 신뢰구간 -7.1~2.4%포인트)였고, 사전에 정한 비열등성(치료 성적이 기준 이상으로 뒤지지 않음) 조건을 충족했다. 시술 후 30일 안에 생긴 시술 관련 합병증은 AI군 2.6%, 기존 진료군 5.6%였으며, 2년 평균 의료비는 AI군 1,666달러로 기존 진료군 1,864달러보다 낮았다.

황태현 교수는 "절제술을 받아도 결과가 좋지 않을 가능성이 높은 환자를 미리 찾아낼 수 있다면 이를 실제 시술 여부 판단에 활용할 수 있지 않을까라는 질문에서 연구를 시작했다"며 "AI의 역할은 의사결정을 지원하는 것이고 최종 결정은 여전히 의사와 환자가 함께 내려야 한다"고 말했다. 이번 연구는 단일 기관에서 진행된 공개 설계 시험으로, 여러 기관에서의 추가 검증은 남은 과제다.

자료: 유럽심장학회(ESC 2026) 발표·ClinicalTrials.gov