흉부 엑스레이로 심장 기능 저하 예측하는 AI 개발 작성일 10-28 36 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">용인세브란스병원 연구팀, 하이브리드 모델 판별력 AUROC 0.85 기록<br>1만여명 자료로 개발·검증…심장초음파 접근성 낮은 의료기관서 활용 기대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="PhEWQBIkgt"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="360f7be82133243d9435b67957f78996fe97ee4eda89c14e0d83219d2cc58773" dmcf-pid="QlDYxbCEA1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="국내 연구진이 흉부 엑스레이로 심장 기능 저하 가능성을 예측하는 AI 모델을 개발하고 성능을 검증했다.생성형 AI로 만든 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/28/segye/20261028170247057setv.png" data-org-width="1536" dmcf-mid="8wqQSE9Ug3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/28/segye/20261028170247057setv.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 국내 연구진이 흉부 엑스레이로 심장 기능 저하 가능성을 예측하는 AI 모델을 개발하고 성능을 검증했다.생성형 AI로 만든 이미지 </figcaption> </figure> <div contents-hash="027a210d55f4e061becb57547b7f4e919602f79d70917adb3f62c18b40c46a72" dmcf-pid="xSwGMKhDN5" dmcf-ptype="general"> 흉부 엑스레이(X-ray) 영상으로 심장 기능 저하 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. </div> <p contents-hash="f34f7c4dcfa46dc3bdd123745555e9d1383e7cf6c11d317196cec952be4d2cd0" dmcf-pid="y6BeWm4qjZ" dmcf-ptype="general">기존 영상 판독 AI의 분석 결과를 활용한 모델은 자체적으로 영상 전체를 학습하는 방식보다 높은 판별력을 보였으며, 외부 의료기관 자료를 이용한 검증에서도 성능을 확인했다.</p> <p contents-hash="3c4247a1777d561bdf844dba5f78c455658dee8c1544896d7c5d1dec92164658" dmcf-pid="WPbdYs8BAX" dmcf-ptype="general">연세대학교 용인세브란스병원 심장내과 정인현·배성아 교수와 연세대 의생명시스템정보학교실 윤덕용 교수 연구팀은 흉부 X-ray를 활용해 좌심실 기능 저하를 예측하는 AI 모델을 개발하고 성능을 검증한 연구 결과를 최근 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 발표했다고 28일 밝혔다.</p> <p contents-hash="55ca753cf92d180e4cf8b65da5e4487663f3ddb2ab679f8df9cce8d5059c991f" dmcf-pid="YQKJGO6bgH" dmcf-ptype="general">좌심실 박출률(LVEF)은 심장이 혈액을 얼마나 효과적으로 내보내는지 평가하는 지표다. 심부전을 비롯한 심혈관질환의 진단과 치료 방향을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 일반적으로 심장초음파 검사로 측정하지만, 장비와 전문 인력이 필요해 의료기관에 따라 검사 접근성에 차이가 있을 수 있다.</p> <p contents-hash="ae8246890e0658e84a73877cac47f6967b2682aeda9b4861e8c37953642d8813" dmcf-pid="Gx9iHIPKaG" dmcf-ptype="general">연구팀은 호흡곤란 등으로 병원을 찾은 환자에게 기본적으로 시행하는 흉부 X-ray에 주목했다. 흉부 X-ray에서는 심장 비대나 폐에 물이 차는 흉수 등 심혈관계 이상을 시사하는 소견을 확인할 수 있다. 그러나 개별 소견만으로 실제 심장 기능 저하 여부를 판단하기는 어려워 AI를 활용해 예측 성능을 높이고자 했다.</p> <p contents-hash="e38f54119cd80f213908d4a4d24134997b997ce051df646f9b7714e34fcd4030" dmcf-pid="HM2nXCQ9cY" dmcf-ptype="general">연구팀은 두 가지 AI 모델을 개발해 성능을 비교했다. 첫 번째는 흉부 X-ray 영상 전체를 직접 학습해 심장 기능 저하를 예측하는 직접 딥러닝(DDL) 모델이다. 두 번째는 기존 영상 판독 AI인 ‘루닛 인사이트 CXR’의 분석 결과를 활용하는 하이브리드 딥러닝(HDL) 모델이다.</p> <p contents-hash="bb21499b1fee9806678649451b7513bfbfeeaafca88a2e64fa5c01689e307d76" dmcf-pid="XRVLZhx2kW" dmcf-ptype="general">HDL 모델은 판독 AI가 흉부 X-ray에서 심장 비대, 흉수, 폐경화 등 8개 이상 소견을 분석해 점수화하면, 별도의 머신러닝 알고리즘이 이를 종합해 좌심실 박출률 저하 가능성을 예측하도록 설계됐다.</p> <div contents-hash="c3be4cbe80bbcfa8923c542c6949bd713401df5cf578df25a3c107eacaa732ec" dmcf-pid="Zefo5lMVjy" dmcf-ptype="general"> 모델 개발과 내부 검증에는 2020년 3월부터 2021년 9월까지 용인세브란스병원에서 흉부 X-ray와 심장초음파 검사를 2주 이내에 받은 환자 1만152명의 자료가 활용됐다. 이후 2022년 3월부터 9월까지 호흡곤란으로 응급실이나 외래를 방문한 환자 505명을 대상으로 전향적 검증을 진행했다. 외부 검증에는 서울대학교병원 환자 3657명의 자료를 사용했다. <br> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e8335966d13092126bd1b1d235ddc4db7334ef690af9799d3421347a57cbc5f8" dmcf-pid="5f7xvD2uAT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연세대학교 용인세브란스병원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/28/segye/20261028170247299moii.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="6GCtn8WIgF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/28/segye/20261028170247299moii.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연세대학교 용인세브란스병원 </figcaption> </figure> <div contents-hash="e8a2991fccc157c5e6e725b74bc979089910c355f2b9c79dde0c955af9584722" dmcf-pid="14zMTwV7gv" dmcf-ptype="general"> 모델의 판별력을 나타내는 AUROC는 HDL 모델에서 0.85로, DDL 모델의 0.61보다 높았다. 호흡곤란 환자를 대상으로 한 전향적 검증에서도 HDL 모델은 0.85를 기록해 DDL 모델의 0.57을 웃돌았다. 서울대병원 자료를 이용한 외부 검증에서 HDL 모델의 AUROC는 0.73으로 나타났다. </div> <p contents-hash="b3bf0aca0bfabff402712788f981fae00b72c8653ebb4cf9b1270f78547262c2" dmcf-pid="t8qRyrfzoS" dmcf-ptype="general">특히 좌심실 박출률이 30% 이하로 크게 저하된 환자를 식별하는 성능은 내·외부 검증에서 AUROC 0.83~0.86 수준을 보였다. 연구팀은 HDL 모델이 90~97%의 특이도와 91~98%의 음성예측도를 나타냈다고 설명했다.</p> <p contents-hash="29395f6dd918102795731f4b81febf6659f9c3441867d9c6e022f2d77440eac1" dmcf-pid="F6BeWm4qgl" dmcf-ptype="general">음성예측도는 검사에서 음성으로 분류된 환자 가운데 실제로 해당 상태가 아닌 환자의 비율을 뜻한다.</p> <p contents-hash="e72a000529ed60f7a626971c05f4b169ea4b50ef0948a59363b9ecc67ce38219" dmcf-pid="3PbdYs8Bch" dmcf-ptype="general">연구팀은 AI가 어떤 영상 소견을 근거로 예측했는지도 분석했다. 그 결과 심장 비대, 흉수, 폐경화 등이 주요 예측 요인으로 확인됐다. 각 소견이 예측 결과에 미치는 영향을 시각화해 의료진이 AI의 판단 근거를 이해하는 데 도움을 줄 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="42897885fd39bd82c81c90d4689fc60bc6739022e81359fa8da5354b712110bf" dmcf-pid="0QKJGO6bcC" dmcf-ptype="general">정인현·배성아 교수는 “이번 연구는 기존 판독 AI의 분석 결과를 활용해 심장 기능 저하를 예측하고, 판단에 영향을 미친 소견까지 확인할 수 있음을 입증했다는 점에서 의미가 있다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="40bdb9d855fd26077b8fab0b6948946de71b90241558895014cf795c3de77103" dmcf-pid="px9iHIPKAI" dmcf-ptype="general">그러면서 “향후 추가적인 임상 검증을 거쳐 응급실이나 심장초음파 검사 접근성이 낮은 의료기관에서 심장 기능 저하 의심 환자를 선별하는 보조 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="b80cd03c7d60fdbae1ecad05412cfbdae45a9ff02e4009b8951f4e6244590628" dmcf-pid="UM2nXCQ9gO" dmcf-ptype="general">연구팀은 향후 나이와 증상, 혈액검사 결과 등 임상 정보를 함께 활용하는 모델을 개발하고, 실제 진료 현장에서의 적용 효과를 확인하는 후속 연구를 진행할 계획이다.</p> <p contents-hash="b0625fd9eb4f09cc1572624378cb5e9ca008246a2c6aa2ca52a32cf4eaa1972a" dmcf-pid="uRVLZhx2ks" dmcf-ptype="general">이승구 온라인뉴스 기자 hibou5124@segye.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 세계일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 680억 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