심장비대는 고혈압, 비후성 심근병증, 아밀로이드증 등 다양한 원인으로 발생한다. 하지만 기존 초음파 영상만으로는 원인을 구분하기 어려워 고가의 MRI나 침습적 조직검사가 필요했다.
그 결과, 진단 정확도는 비후성 심근병증 96%, 아밀로이드증 89%, 고혈압성 심장질환 86%에 달했다. 특히 기존 초음파로 진단 정확도가 낮았던 고혈압성 심장질환의 경우, AI 적용으로 75%까지 정확도가 향상됐다.
AI 모델은 진단의 근거를 시각화해 의료진에게 설명할 수 있고, 병원마다 초음파 장비가 달라도 안정적인 분석이 가능하다. 실제 임상에서 보조 진단 도구로 활용될 수 있는 기술로 평가받는다.
문인기 교수는 “AI가 심장의 미세한 질감과 형태 차이를 분석해 고가 장비 없이도 조기 진단이 가능해졌다”며 “환자 편의성과 비용 절감에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
이어 “향후 글로벌 연구를 통해 모델을 고도화하면 희귀 심장질환이나 운동선수의 병적 심장비대 감별에도 적용할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 미국심장학회(AHA) 산하 심혈관 영상 전문 학술지 ‘Circulation: Cardiovascular Imaging(IF 8.2)’에 게재됐다.
임혜정 하이뉴스(Hinews) 기자
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