증상 없어도 며칠 뒤 심방세동 위험 예측하는 AI 개발

증상이 없는 상태에서도 며칠 뒤 발생할 심방세동 위험을 미리 살피는 딥러닝 모델이 개발됐다. 인공지능이 내놓은 예측 정보가 실제 의료진의 판단에도 긍정적인 도움을 줄 수 있다는 연구 결과다.

이대목동병원 순환기내과 박준범 교수와 비뇨의학과 신태영 교수, 이대서울병원 순환기내과 김예지 교수 연구팀은 인공지능을 이용해 앞으로 발생할 심방세동 위험을 예측하는 연구를 진행했다. 박준범 교수와 신태영 교수는 교신저자, 김예지 교수는 제1저자로 참여했다.

연구의 핵심은 현재 증상이 없는 상황에서도 인공지능 알고리즘을 통해 며칠 안에 심방세동이 발생할 위험을 예측하는 것이다. 여기서 ‘며칠 내 예측’은 구체적인 하루만 내다보는 것이 아니라 여러 날에 걸친 발생 가능성을 살피는 접근을 뜻한다.

연구팀은 ‘임상 의사결정에서 인공지능 알고리즘이 며칠 내 발생할 심방세동 예측에 미치는 영향’을 분석했다. 임상 의사결정은 의료진이 환자의 상태와 검사 정보 등을 바탕으로 진료 방향을 판단하는 과정을 말한다.

이번 연구는 인공지능의 예측 자체뿐 아니라 그 정보가 실제 의료진의 판단에 어떤 영향을 주는지 함께 다뤘다. 연구팀은 증상이 드러나지 않은 단계에서 제시된 심방세동 위험 예측이 의료진의 임상적 의사결정에 긍정적인 도움을 줄 수 있다고 밝혔다.

자료: 이대목동병원