고려대학교 의과대학 학부생들이 인공지능(AI)을 활용해 관상동맥 석회화를 연구한 논문이 SCI급 국제학술지에 게재돼 화제다.

왼쪽부터 고대안산병원 김채리 교수, 고려대 의학과 4학년 강현우, 안우진
왼쪽부터 고대안산병원 김채리 교수, 고려대 의학과 4학년 강현우, 안우진

지난 2월, 고대의대 의학과 4학년에 재학 중인 강현우, 안우진 군은 연구역량을 강화하고 자기주도 학습 및 비판 능력을 키우는 고대의대의 특화 프로그램인 ‘전공탐색: 몰입형의과학 연구실습’에 참여해 고대안산병원 영상의학과 김채리 교수의 지도하에 AI 기반 비동기화 저선량 흉부 CT검사에서 관상동맥석회화 점수의 정확도 분석 및 절편 두께에 따른 진단 정확도 분석 연구를 수행했다.

관상동맥 석회화는 심혈관계 질환의 발생 예측과 특히 무증상 인구에서 심혈관계 질환의 예후 판정에 기여한다고 알려져 있으며, 현재까지는 심전도 동기화 심장 CT 검사를 통해 측정되어 왔다. 연구팀은 AI 기반 소프트웨어를 이용해 심전도 동기화를 시행하지 않은 저선량 흉부 CT 검사에서 관상동맥 석회화 유무와 정도를 평가했다. 그 결과 AI 기반 소프트웨어로 측정한 저선량 흉부 CT검사에서의 관상동맥 석회화 점수가 기존 심장 CT 검사와 비교했을 때 높은 일치도를 나타냄을 확인했다. 또한 저선량 흉부 CT를 1.0 mm의 절편두께로 재구성했을 때 2.5 mm의 절편두께의 경우보다 관상동맥 석회화 점수가 과소평가되는 환자를 줄일 수 있었으며, 특히 고위험 환자군에서 진단 정확도가 우수하게 나타났다.

연구팀은 다른 목적으로 촬영한 저선량 흉부 CT에서 AI 기반 소프트웨어를 통해 관상동맥 석회화 점수를 정확하고 효율적으로 보고할 수 있고 이를 이용해 심혈관계 질환 발생을 예측하고 예방할 수 있다고 강조했다. 특히 폐암 발생 위험이 높아 폐암 검진을 요하는 인구집단과 심혈관계 질환 발생 위험이 높은 인구집단은 공통의 위험인자들을 지니고 있어 두 집단 간 겹치는 인구비율이 높고, 우리나라의 경우 폐암 검진을 저선량 흉부 CT를 통해 진행하고 있어 유용성이 더 클 것이라고 덧붙였다.

한편, 이번 연구성과는 국제학술지인 <European Radiology (IF: 7.034)>의 최신호에 ‘Evaluation of fully automated commercial software for Agatston calcium scoring on non-ECG-gated low-dose chest CT with different slice thickness’라는 제목으로 게재됐다.

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