AI, 심부전 위험 감지 가능성 연구 결과

연구에 따르면 인공 지능이 심부전 위험이 있는 사람들을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 던디 대학교 의과대학 연구원들은 심부전의 조기 진단 및 관리를 개선하기 위해 인공 지능을 사용했습니다. 

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연구원들은 수천 명의 환자의 초음파 영상 분석을 통해 기계 학습 기술을 적용하여 심부전으로 이어지는 심장 문제의 작은 징후를 감지했습니다. 이는 진단 효율성을 크게 향상시키고 의료 업계의 환자에게 혜택을 줄 수 있습니다.

연구원들, AI를 사용하여 심장 모양의 패턴 시각화

이를 위해 Chim Lang 교수가 이끄는 연구팀은 인구 기반 전자 건강 기록 및 심장 스캔에서 수집된 초음파 영상을 읽고 분석하기 위해 시험용 인공 지능 딥러닝 접근 방식을 사용했습니다. 이를 통해 심부전 발병 위험이 높은 환자에게 영향을 미칠 수 있는 심장 모양과 기능의 패턴을 시각화할 수 있었습니다.

AI를 사용하여 심부전 위험을 감지할 수 있음, 연구 결과.https://t.co/TkUuruMLMs

— STV 뉴스 (@STVNews) 5월 30, 2024

연구진은 스코틀랜드 건강 연구 등록부 및 바이오뱅크(SHARE)에 자발적으로 제공된 환자 데이터를 사용했습니다. 초기에 15,000건의 환자 기록 데이터셋을 선별했으며, 최종 표본인 578명의 환자는 이 데이터셋에서 도출되었습니다.

AI 심장 스캔이 더 정확합니다

인공지능의 도움을 받아 수행된 심장 스캔은 기존 방식보다 상대적으로 더 정밀한 측정치를 제공했습니다. 연구를 주도한 치람 랑(Chim Lang) 교수는 AI 소프트웨어가 심부전 진단에 중요한 심장 구조 및 기능의 더 많은 특징을 제공했다고 밝혔습니다.

“우리의 연구는 심초음파 영상을 자동으로 해석하기 위해 딥러닝을 활용하는 데 있어 진전을 의미합니다. 이를 통해 전자 건강 기록 데이터셋 내에서 심부전 환자를 대규모로 식별하는 과정을 간소화할 수 있습니다.”

랑 교수

AI가 강화된 심초음파 영상은 전자 건강 기록(EHR) 데이터 환경에서 얻은 평균 스캔보다 더 명확하게 정의된 심장 크기와 기능을 제공했습니다. 이러한 세부 사항과 더 큰 규모로 영상을 처리할 수 있는 능력은 임상 시험에서 환자 선정 속도를 높이거나 의료 시스템 전반에 걸친 심부전 모니터링을 지원할 수 있습니다.

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심부전은 여전히 흔한 임상적 및 공중보건 문제입니다. 이는 심장이 신체의 나머지 부분으로 충분한 혈액을 펌프질할 수 없는 상태를 의미합니다. 이 질환에는 완치가 없지만, 생활 방식의 변화, 수술, 약물 치료는 질병의 진행을 늦추고 증상을 조절하는 데 도움이 될 수 있으며, 일반적으로 시간이 지남에 따라 진행됩니다.

연구진은 환자 기록을 사용하여 심초음파 영상 분석만으로는 발견하기 어려운 구조적 및 기능적 이상을 식별하기 위해 머신러닝을 활용했습니다.

AI는 기존 분석으로는 추적할 수 없는 이상 징후를 감지합니다

인터뷰에서 랑 교수는 이 연구가 환자 삶의 질을 향상시키는 데 큰 잠재력을 가지고 있다고 밝혔습니다. 그는 핵심 환자 기록을 평가한 결과, 팀이 표준 2차원 심초음파 영상에서는 볼 수 없었을 형태학적 및 기전적 이상을 감지할 수 있었다고 언급했습니다.

“방대한 양의 환자 기록을 평가함으로써 우리는 심초음파 영상의 기존 분석으로는 불가능했을 구조적 및 기능적 이상을 감지할 수 있었습니다.”

랑 교수

이 연구는 ESC Heart Failure 저널에 발표되었으며, 이러한 난치성 질환의 조기 진단을 돕는 방식으로 의료계를 변화시킬 수 있는 AI의 능력을 강조합니다. 소프트웨어 개발사 Us2의 도움과 ROCH Diagnostics International의 자금 지원으로 이 연구는 예측 진단 및 맞춤형 치료 분야에서의 AI 응용 프로그램에 대한 추가 탐색의 길을 열었습니다.

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