김중선 교수(세브란스병원), 심혈관질환 진단 AI 기술 개발

연세대 세브란스병원 심장내과 김중선 교수와 세종대학교 전자정보통신공학과 하진용 교수, 고려대 안암병원 차정준 교수 연구팀은 광간섭단층촬영(OCT) 영상 정보를 활용한 기계학습 기반의 분획혈류예비력(FFR) 예측 기술을 개발했습니다. 이 연구 결과는 국제학술지 '프런티어 인 카디오바스큘라 메디슨(Frontiers in Cardiovascular Medicine)'에 게재되었습니다.

관상동맥은 심장에 산소와 영양분을 공급하는 혈관으로, 이 혈관이 좁아지거나 막히면 관상동맥 질환을 앓게 됩니다. 이를 치료하기 위해 비수술적인 치료법인 스텐트 삽입술이 일반적으로 사용됩니다. 그러나 혈관의 정확한 스텐트 삽입을 위해 혈압 정보를 확인하는 FFR 검사와 혈관 조직 내 미세구조를 영상화하는 OCT 검사를 함께 시행해야 합니다.

연구팀은 OCT 진단검사 결과를 활용하여 좌전하행지 관상동맥에서 FFR 값을 예측할 수 있는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 한 번의 OCT 진단검사로 정확한 허혈 진단과 생리기능적 평가를 통합적으로 제공할 수 있는 장점을 갖고 있습니다.

연구팀은 130명의 관상동맥중재술을 받은 환자들을 대상으로 연구를 진행하였으며, OCT 값과 FFR 값을 측정하여 관상동맥 범용 기계학습 모델을 개발했습니다. 또한 추가적인 외부 코호트 연구를 통해 기계학습 모델의 예측력을 확인하였으며, 이는 실제 측정된 FFR 값과 상당히 유사한 결과를 보였습니다.

김중선 교수는 이 기술을 통해 환자의 시간과 부작용 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대하며, 더 많은 임상 데이터를 활용하여 기술을 발전시킬 것이라고 밝혔습니다. 이번 연구는 한국연구재단과 과학기술정보통신부의 지원을 받아 진행된 것입니다.