심장 MRI 판독, AI가 의사보다 환자 생존율 더 정확히 예측했다

영국·미국 환자 2만7382명 심장 MRI 분석…국제학술지 The Lancet Digital Health 게재

시티 세인트조지스 런던대학교와 유니버시티 칼리지 런던 연구진이 인공지능으로 심장 MRI를 분석하면 숙련된 임상의보다 환자 생존율을 더 정확하게 예측할 수 있다는 연구 결과를 발표했다. (AI 생성 이미지)

심장 MRI를 AI로 분석했을 때 환자 생존율을 숙련된 임상의보다 더 정확히 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

영국 시티 세인트조지스 런던대학교(City St George's, University of London)와 유니버시티 칼리지 런던(UCL) 공동 연구진이 국제학술지 The Lancet Digital Health에 발표한 이번 연구는 심장 질환이 확인됐거나 의심되는 영국·미국 환자 2만7382명의 심장 MRI 영상을 분석한 것으로, 동종 연구 중 최대 규모다.

연구진은 AI 도구가 산출한 박출계수(ejection fraction) 수치와 숙련된 임상의가 같은 영상을 보고 측정한 수치를 비교했다. AI가 도출한 수치는 나이·성별 등 변수를 보정한 뒤에도 사망 위험이 높은 환자를 식별하는 데 있어 임상의 측정치보다 소폭이지만 통계적으로 유의미하게 우수했다.

박출계수는 심장이 혈액을 얼마나 효과적으로 내보내는지를 나타내는 지표다. 심장 기능을 평가하는 가장 중요한 척도로, 다양한 치료의 적용 여부를 결정하는 '관문' 역할을 한다.

AI 도구는 속도에서도 두드러졌다. 환자 한 명의 영상을 분석하는 데 걸린 시간은 약 2~3초였다. 이는 임상의가 동일한 영상을 판독하는 데 소요되는 시간과 비교하면 압도적으로 빠른 수준이다.

연구진은 인간의 감독이 여전히 필수적이라고 강조했다. AI 오류는 드물었지만 환자 단위 오류율이 약 1%, 영상 단위로는 0.08%에 달했으며, 임상의가 결과를 검증하고 더 넓은 임상 맥락 안에서 영상을 해석하는 역할을 계속 맡아야 한다고 밝혔다.

연구를 이끈 시티 세인트조지스 런던대 연구진은 "AI가 이 중요한 지표를 놀라운 일관성과 정밀도로 측정할 수 있으며, 고위험 환자를 식별하는 데 작지만 의미 있는 개선을 가져온다"고 밝혔다.

AI 도구를 개발한 UCL 연구진은 작은 정확도 향상도 대규모 환자 집단에 적용될 때 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이 기술이 임상의를 대체하는 것이 아니라 더 빠르고 일관된 측정과 효율적인 임상 의사결정을 지원할 수 있다고 설명했다.

이번 연구는 영국 국립보건연구원(NIHR) 임상 강사, NIHR UCLH 생의학연구센터, 영국심장재단 가속기 어워드의 지원을 받아 수행됐다.

연구진은 앞으로 심장 MRI 측정값을 심전도(ECG) 등 다른 검사 결과와 결합해 심근 이상을 더 이른 시점에 포착하고, 영구적 손상이 생기기 전에 치료를 시작하는 방향으로 연구를 확장할 계획이다.