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혈관 CT 검사 결과로 심장질환 발생 위험까지 예측하는 딥러닝 모델 개발

혈관 CT 검사 결과로 관상동맥질환 진단과 함께 미래 심장질환 발생 위험까지 예측하는 딥러닝 모델이 개발됐다. 세브란스병원 영상의학과 허진 교수 연구팀은 계명대학교 동산병원 영상의학과 김진영 교수, 의료영상 인공지능 기업 팬토믹스 연구팀과 함께 관상동맥질환 진단과 예후 예측 딥러닝 모델을 개발하고 실제 임상에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다고 19일 밝혔다. 급성 흉통으로 응급실을 찾는 환자에게는 빠르고 정확한 관상동맥질환 진단과 함께 미래에 발생할 수 있는 심장질환의 가능성을 평가하는게 중요하다. 이러한 진단과 위험을 평가하기 위해 CT 혈관조영술을 실시하고 있지만 결과 판독이 나오기까지 오랜 시간이 걸리고 판독자에 따라 해석이 달라질 수 있다는 한계가 있다. 연구팀은 인공지능 딥러닝 기술을 이용해 관상동맥 협착을 자동으로 판독하고 협착 정도에 따라 정상, 비폐색성(협착 50% 미만), 폐색성(협착 50% 이상) 세 그룹으로 분류하는 모델을 개발하고 정확성을 살폈다. 딥러닝 모델은 2018년부터 2022년까지 3개 대학병원 응급실에 내원해 CT 혈관조영술을 시행한 408명의 환자 데이터를 학습했다. 또 물체 위치 파악과 종류 분류를 동시에 수행하기 때문에 데이터 처리 속도가 빠른 YOLO 아키텍처를 사용해 혈관 협착을 발견하는 속도를 높였다. 딥러닝 모델의 유효성을 검증하기 위해 전체 환자의 심장 사건 발생을 평균 2년6개월간 추적 관찰한 결과, 환자 중 15%가 심근경색, 불안정 협심증 등으로 입원과 사망을 겪었다. 특히 폐색성 환자군의 발생률은 38.8%로 정상군(0.6%), 비폐색성군(3.2%)보다 크게 높은 것으로 나타났다. 미래 심장질환 발생 위험을 따질 때 고지혈증이나 심장 효소 수치인 트로포닌-T 등 기존 위험인자와 비교해 딥러닝이 분석한 폐색성 정도가 가장 유효한 지표라는 것도 나타났다. 또 딥러닝이 기존 위험인자에 관상동맥 폐색성을 추가해 미래 심장질환 발생 위험을 분석하면 기존 위험인자만 가지고 분석했을 때(판별력 80%)보다 위험도 판별력이 14% 향상했다. 허진 교수는 “이번 연구로 빠른 진단과 치료 결정이 중요한 응급실에서 단순히 관상동맥질환의 유무를 판별하는 것을 넘어 환자 예후까지 예측하는데 딥러닝 모델을 적용할 수 있다는 가능성을 제시했다”며 “인공지능 기술이 단순한 진단 보조를 넘어 임상 의사결정 지원 도구로 확장할 수 있다는 것을 확인했다”고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '영상의학:인공지능(Radiology:Artificial Intelligence, IF 8.1)'에 게재됐다.

2025.05.19 16:23조민규

의료 인공지능 기업 숨빗AI, 알토스벤처스서 50억 투자 유치

의료 인공지능 기업 숨빗AI(대표 배웅)가 알토스벤처스로부터 시드 투자를 유치했다고 5일 밝혔다. 이번 투자 규모는 한화 약 50억원(360만 달러)이며, 알토스벤처스가 단독으로 참여했다. 숨빗AI는 카카오브레인에서 흉부 엑스레이 판독 보조 AI 사업을 개발한 팀이 설립한 회사다. 공동 창업자는 카카오브레인 최고 헬스케어 책임자(CHO)였던 배웅 대표와 이미지 생성 연구 총괄을 맡았던 김세훈 최고기술책임자(CTO)며, 카카오브레인 헬스케어사업실의 인력들로 구성돼 있다. 숨빗AI는 영상의학과 의사를 위한 AI 기반 초안 판독문 생성 솔루션 'AIRead-CXR'을 개발하고 있다. 생성형 AI 기반인 'AIRead-CXR'은 흉부 X레이(CXR)에서 탐지해야 할 다양한 소견에 대한 개인화된 초안 판독문과 비정상 가능성을 제공해 영상의학과 의사들이 더욱 빠르고 정확하게 영상 판독을 할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 한국은 세계에서 1인당 엑스레이와 CT 스캔 촬영 횟수가 가장 많은 국가로, 의료 영상 진단 기기의 발전과 인구 고령화로 검사 수요는 계속 증가할 것으로 예상된다. 그러나 영상의학과 의사 공급은 그에 비해 제한적으로 2023년 기준 4천206명에 불과해 10년간 연 3.4% 증가에 그쳤다. 그 결과, 영상의학과 의사들의 번아웃은 심각한 수준이다. 한 조사에 따르면 88%의 방사선과 의사들이 어느 정도의 번아웃을, 62%는 심각한 번아웃을 겪고 있다. 또 다른 연구에 따르면, 흉부 X레이(CXR)에 대한 AI 초안 판독문을 사용하는 영상의학과 의사의 경우 판독 소요 시간이 평균 약 42% 감소하고 판독 품질은 6% 향상한 것으로 나타났다. 이처럼 'AIRead-CXR'과 같은 생성형 AI 기반 의료 영상 판독 보조 AI 서비스는 과중한 업무에 지친 의료진의 생산성을 높이고, 의료 영상 연구의 다양성 확대에도 기여할 것으로 기대된다. 배웅 숨빗AI 대표는 "이번 투자를 통해 숨빗AI 팀의 뛰어난 역량 및 성장 가능성을 인정받게 되어 기쁘다"며 "한국뿐 아니라 전 세계적으로 영상 판독 서비스에 대한 수요가 영상의학과 전문의 공급을 초과해 빠르게 증가하고 있는 만큼, 인재 확보와 서비스 제공 영역 확장을 통해 의료진과 환자 모두에게 필수불가결한 의료 AI 서비스로 자리 잡을 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 밝혔다. 알토스벤처스 정해민 심사역은 "숨빗AI 팀은 이전 제품 개발 경험을 통해 높은 연구개발 역량을 인정받고 있으며, 의료진의 과중한 업무를 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다"면서 "특히 배웅 대표를 중심으로 단단히 결속한 팀이 역량을 쌓고 시장을 설득하는 모습을 보며, 숨빗AI 팀이라면 의료 판독 시장에서 중요한 획을 그을 것이라 믿어 이번 투자를 결정했다"고 말했다. 숨빗AI는 X-ray 외에도 CT 등 다양한 모달리티로 확장해 고객 중심의 다양한 AI 서비스를 개발해 나갈 계획이다.

2024.11.05 09:36백봉삼

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