기계학습 기반 '한국형 심혈관질환 예측 모델' 개발
흡연량을 줄이는 것만으로는 심혈관질환 발생 위험을 낮출 수 없다는 연구결과가 나왔다. 완전한 금연만이 심혈관질환 예방에 효과가 있다는 연구다.
최근 삼성서울병원 가정의학과 신동욱·정수민 교수, 구미차병원 가정의학과 전근혜 교수 공동 연구팀은 지난 2009년과 2011년 2회 모두 국가검진에 참여한 40세 이상 89만 7975명의 흡연자를 대상으로 2년동안 흡연량의 변화에 따른 심뇌혈관질환 발생위험을 분석해 이 같이 밝혔다.
이번 연구는 관련 분야 학술지인 유럽심장학회지(EHJ, European Heart Journal)최근호 (IF 29.983) 에 게재됐다.
정수민 교수는 “안전한 흡연 수준이란 것은 존재하지 않는다”며 “심혈관 질환 위험을 줄이기 위해서는 담배를 줄이는 것만으로는 불충분하다”고 설명했다.
전근혜 교수는 “흡연은 혈관 내피 손상, 동맥경화를 촉진하는 지질의 산화, 염증 반응 유도 등을 통해 동맥경화를 촉진한다”면서 “금연에 어렵게 성공했다면 반드시 금연을 유지하도록 해야 한다”고 강조했다.
연세대 의대 세브란스병원은 국내외 합동 연구진이 망막의 미세한 혈관 변화를 관찰해 관상동맥 석회화 지수를 예측하고, 이로부터 새로운 심혈관질환 발생 위험을 예측하는 AI 알고리즘을 개발했다고 지난 7월 밝혔다.
이번 연구에는 연세대 의대 예방의학교실 김현창 교수, 세브란스병원 심장내과 박성하 교수, 안과 김성수 교수, 강남세브란스병원 심장내과 이병권 교수, 그리고 싱가포르 Duke-NUS 의과대학 임형택 교수, 국내 스타트업 메디웨일, 필립메디컬센터 등이 함께 참여했다.
연구결과는 ‘망막 사진으로부터 예측된 관상동맥 석회화지수를 활용한 딥러닝 기반 심혈관질환 발생 위험도 평가’라는 제목으로 The Lancet Digital Health(IF 24.519)에 최근 게재됐다.
안과 김성수 교수는 “망막사진은 안과에서 쉽게 촬영할 수 있어서 진단 솔루션을 도입할 경우 안과가 일종의 간이 건강진단 센터로서 역할을 가지게 될 것이다. 심장내과나 다른 일차 진료기관에서도 이를 확인해 심혈관질환의 위험이 큰 환자를 조기 발견할 수 있다면, 장기적으로 필수적인 검사 수단으로 보급될 것”이라고 말했다.
분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수·창원경상대병원 순환기내과 조상영 교수 연구팀이 인공지능 기계학습 기반의 ‘심혈관질환 예측 모델’을 개발했다고 지난 5월 밝혔다. 이번 모델은 국내 인구의 데이터를 바탕으로 개발된 만큼, 기존 활용되어 온 미국심장학회의 모델보다도 예측 정확도가 향상된 것으로 나타났다.
이번 연구결과는 국제 학술지 <사이언티픽 리포트(Scientific Reports)> 4월호에 게재됐다.
연구진은 “동일한 변수를 사용했음에도 불구하고 정확도는 높아지고 오차는 감소했다는 것이 기계학습의 장점이라고 할 수 있다”며 “개개인의 위험도를 더욱 정확하게 산출할 수 있어 환자에게 개별화된 맞춤형 치료에도 유리할 것으로 내다본다”고 설명했다.
창원경상대병원 조상영 교수는 “심혈관질환 예측 모델을 통해 위험군을 선별할 뿐만 아니라 효율적인 예방적 치료방침을 제시해야 한다는 점이 이번 연구의 핵심”이라며 “국내 데이터로 개발된 모델의 예측력이 기존에 사용되어 온 모델보다 우수하다는 사실이 확인된 만큼, 정확도가 높은 평가도구의 개발과 활용을 위해 지속적으로 연구해 나갈 예정”이라고 전했다.
