인공지능, 심장 전문의 넘어섰다! ....MRI 이미지에서 심장질환 단 20초 만에 분석·식별한다.

[동 행]

전문의가 이미지를 분석하는 데 13분 이상이 걸리는 것과 비교된다. 또한, 심장 구조와 기능의 변화를 40% 더 정확하게 감지하고 인간이 할 수 있는 것보다 더 많은 정보를 도출...

연구 중심의 종합대학교 영국 유니버시티 칼리지 런던(University College London, 이하, UCL), 세인트 바르쏠로뮤 병원 바르츠 심장센터(Barts Heart Center at St Bartholomew's Hospital), 미국국립보건원(National Institutes of Health) 등 공동 연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘은 기록적인 속도로 심장질환을 식별하고 환자에 대한 치료에 혁신적으로 기여하고 있다.

세계 최초의 이 인공지능(AI) 알고리즘은 환자가 심장 MRI 스캐너에 있는 동안 단 20초 만에 심장 이미지를 분석, 병변을 식별한다. 이는 심장 전문의가 MRI 촬영 이미지를 분석하는 데 보통 13분 이상이 걸리는 것과 비교된다. 또한, 심장 구조와 기능의 변화를 40% 더 정확하게 감지하고 인간이 할 수 있는 것보다 더 많은 정보를 도출하는 것이다.

총 4개의 컨볼루션 신경망(Convolutional neural networks, CNN)이 적용된 이 AI는 환자와 의사가 진료 결과에 대해 더 많은 확신을 가질 수 있도록 하며 환자의 치료 및 연계 가능한 수술에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 한다.

도표은 연구 개요로 다수의 의료센터의 여러 심장 질병을 앓고 있는 1932명의 환자의 세분화 된 이미지 세트를 사용하여 4개의 컨볼루션 신경 네트워크 (CNN)를 훈련했다. CNN 세그먼트를 결합하여 좌심실(LV) 공동 부피, 수축기 기능 및 심근 질량을 측정했다. 기계 분할은 정밀도를 측정하기 위해 독립적인 데이터 세트의 임상 분할과 비교되었다. EDV 말단 확장기 부피, ESV 말단 수축기 부피, EF 배출율, LVM LV 질량, MV 승모판, SAx 단축.(도표:논문캡처) 출처 : 인공지능신문(http://www.aitimes.kr)

도표은 연구 개요로 다수의 의료센터의 여러 심장 질병을 앓고 있는 1932명의 환자의 세분화 된 이미지 세트를 사용하여 4개의 컨볼루션 신경 네트워크 (CNN)를 훈련했다. CNN 세그먼트를 결합하여 좌심실(LV) 공동 부피, 수축기 기능 및 심근 질량을 측정했다. 기계 분할은 정밀도를 측정하기 위해 독립적인 데이터 세트의 임상 분할과 비교되었다. EDV 말단 확장기 부피, ESV 말단 수축기 부피, EF 배출율, LVM LV 질량, MV 승모판, SAx 단축.(도표:논문캡처)
매년 영국에서는 약 120,000건의 심장 MRI 스캔이 수행된다고 한다. 이를 수치화 하면 인공지능은 매년 약 3,000여명의 의료 전문가의 귀중한 시간을 절약하는 것으로 대기 환자를 해소하고 더 많은 환자를 진료하는 데 기여할 것으로 전망된다.

연구팀은 좌심실(Left ventricle)의 크기, 심장 근육의 두께, 좌심실이 몸 주변에 혈액을 얼마나 잘 공급할 수 있는지를 측정하도록 AI를 훈련시켰다. 또한, 13개의 병원에서 7가지의 심장 병변을 가진 환자 포함하여 1,923명의 사람들의 심장 MRI 스캔 이미지를 학습시켰다.

그런 다음 AI는 두 번 스캔된 109명의 추가 환자에 대한 독립적인 데이터 세트(다운)로 검증되었으며, 인공지능 기술이 3명의 의사보다 심장 MRI 스캔을 더 정확하게 분석해 인간 분석의 주관성 문제를 해결했다.

시연 이미지(사진:UCL)

이 연구를 주도한 UCL 심혈관 과학연구소(UCL Institute of Cardiovascular Science) 및 세인트 바르쏠로뮤 병원 바르츠 심장 센터(Barts Heart Center at St Bartholomew's Hospital) 로드리 데이비스(Dr. Rhodri Davies) 박사는 “새로운 AI는 복잡한 심장 스캔을이미지를 기록적인 속도로 식별하고 환자 심장의 구조와 기능을 보다 정확하게 분석합니다"라고 말했다.

이어 "이 기술의 장점은 의사가 이미지를 분석하는 데 셀 수 없는 많은 시간을 할애해야 하는 것을 대체한다는 것입니다"라며, “우리는 더 많은 데이터를 수집하고 AI를 추가로 훈련 및 개선하여 영국과 전 세계의 더 많은 심장 환자가 혜택을 받을 수 있도록 할 것입니다”라고 덧붙였다.

현재, 이 솔루션은 UCL병원과 런던시와 런던 동부 전역에 5개의 병원을 운영하고 있는 바츠 건강 NHS 트러스트(Barts Health NHS Trust)의 세인트 바르쏠로뮤 병원의 바르츠 심장 센터 등에서 일주일에 140명 이상의 환자에게 사용되고 있다.

이처럼 연구팀의 인공지능 알고리즘이 실제 임상에서 활약을 이어가는 성과로 올해 후반 영국 전역과 전 세계적 40개 지역으로 출시(roll-out)를 확대할 계획이며, 연구팀은 AI를 더욱 발전시켜 자궁에서 태아에 발생하는 심장 판막 질환과 선천성 심장 결함을 정량화할 수 있기를 희망한다고 밝혔다.

한편, 연구팀의 이번 연구 성과는 심혈관자기공명 저널(Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance)에 '머신러닝을 이용한 심혈관 자기 공명에서 심장 및 기능의 정밀 측정(Precision measurement of cardiac structure and function in cardiovascular magnetic resonance using machine learning-다운)'란 제목으로 지난 10일 게재됐다.

최창현 기자 aitimes@naver.com