임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 과학자들이 개발한 새로운 소프트웨어는 각 환자의 심장이 박동할 때마다 장기가 수축하는 방식을 복제하는 가상 3D 심장을 만들었다. 인공지능은 심장 기능의 어떤 특징이 심부전과 사망을 가장 잘 예측하는지 빠르게 학습할 수 있다. 이 시스템은 심장의 자기 공명 영상(MRI)과 혈액 검사 및 기타 관찰 정보를 함께 사용한다.

이 기술은 적절하게 치료하지 않으면 심부전을 일으키는 질환인 폐고혈압 환자를 대상으로 테스트되었다. 그러나 필요한 치료 유형은 환자가 고위험군 또는 저위험군에 속하는지 예측하는 데 달려 있으며, 이는 현재 기술로는 부정확한 경우가 많다.

Radiology에 발표된 이 결과는 이 머신러닝 프로그램이 현재 방법보다 더 정확하고 빠르게 예측한다는 것을 보여준다.

임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 MRC 런던 의학 연구소(LMS)의 수석 저자인 데클란 오레건(Declan O'Regan) 박사는 "컴퓨터가 심장 스캔을 해석하여 환자의 수명을 정확하게 예측한 것은 이번이 처음이다. 의사들이 심장병 환자를 치료하는 방식을 바꿀 수 있다"고 말했다.

연구진은 이 기술이 미래에 다른 유형의 심장 질환을 앓고 있는 환자들에게 사용될 수 있다고 말한다. 연구진은 이번 연구가 인공지능을 사용해 심장 질환 결과를 예측한 최초의 연구라고 덧붙였다. 인공 지능은 이미 암과 뇌 질환 연구에 도움을 주고 있지만, 심장의 동영상을 분석하는 것은 더 어려운 일이다

폐고혈압은 영국에서 최대 7,000명에게 영향을 미치며, 폐에 혈액을 공급하는 혈관의 압력이 높은 것이 특징이다. 이 질환은 심장의 오른쪽에 부담을 주고 시간이 지남에 따라 점진적인 손상을 일으켜 치료하지 않으면 결국 심부전으로 이어진다. 환자의 최대 1/3이 진단 후 5년 이내에 사망한다. 폐고혈압 치료에는 혈액이 폐를 통해 더 쉽게 흐를 수 있도록 하는 약물 치료가 포함될 수 있으며, 위험에 처한 환자가 더 오래 사는 데 도움이 될 수 있다. 

지금까지 방사선 전문의는 심장 기능이 악화될 위험이 가장 큰 환자를 식별하기 위해 시간이 많이 걸리는 심장 기능 측정에 의존해 왔다. 이번 연구에서 과학자들은 인공 지능 또는 '머신 러닝'을 사용하여 현재 방법보다 더 빠르고 더 잘 환자의 생존을 예측했다.

이 소프트웨어는 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 트러스트(Imperial College Healthcare NHS Trust)의 해머스미스 병원(Hammersmith Hospital)에 있는 환자 250명의 과거 데이터를 사용하여 각 환자의 심장에 대한 움직이는 MRI 이미지를 분석하여 각 박동 동안 심장 수축의 30,000개 이상의 지점을 복제했다. 이 정보를 통해 각 개인의 '가상 3D 심장'을 생성하고 어떤 특징이 심부전과 사망을 가장 먼저 예측하는지 자동으로 학습했다.

이 소프트웨어를 뒷받침하는 알고리즘을 개발한 LMS의 공동 저자인 팀 도스(Tim Dawes) 박사는 "컴퓨터는 몇 초 안에 분석을 수행하고 사람의 개입 없이 영상, 혈액 검사 및 기타 조사의 데이터를 동시에 해석합니다. 의사가 적시에 적절한 환자에게 올바른 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다."

이 기술은 미래의 다른 심장 질환의 결과를 예측하는 데에도 사용될 수 있다고 도스 박사는 덧붙였다: "우리는 이 기술을 개발하여 의사들이 의료 검사 결과를 해석하는 방식을 보완하기 위해 많은 심장 질환에서 사용될 수 있기를 바란다. 더 나은 예측이 사람들이 더 오래 사는 데 도움이 되는 치료를 안내할 수 있는지 확인하는 것이 목표입니다."

이제 이 팀은 개발 된 병원과 다른 병원의 환자 데이터에 대해 소프트웨어를 테스트하여 결과를 확인할 계획이다. 궁극적인 목표는 생존율뿐만 아니라 각 환자에게 어떤 유형의 치료가 가장 효과적일지 예측할 수 있는 소프트웨어를 개발하는 것이다.

이 작업은 LMS의 임상의와 임페리얼 칼리지 런던의 컴퓨터 과학자 간의 협력으로 가능했다. (Nvidia)

원본 기사 :AI넷