눈의 혈관 영상을 이용해 심혈관질환 위험도를 예측할 수 있는 '인공지능(AI) 모형'이 개발됐다.

 서울대병원 가정의학과 연구팀(박상민·장주영)은 지난 12년간 건강증진센터에 축적된 3만2천227명의 환자 코호트와 1만5천408개의 안저사진 빅데이터를 기반으로 죽상동맥경화증을 찾아내는 인공지능 모형을 개발했다고 10일 밝혔다.

 죽상동맥경화증은 나쁜콜레스테롤(LDL)이 동맥 안에 쌓이면서 혈관이 좁아지는 질환이다. 오래된 수도관이 녹이 슬고 이물질이 쌓여 좁아지는 것과 같다. 내버려 두면 뇌졸중, 심근경색증, 말초혈관질환 등 합병증을 유발하기 때문에 조기 발견이 중요하다. 하지만, 자각 증상이 거의 없어 발병 여부를 진단하기 위해서는 고가의 영상검사법이 필요했다.

 연구팀은 눈이 혈관 건강을 직접 볼 수 있는 유일한 장기라는 데 주목하고, 망막 혈관 영상과 심혈관질환 발생의 연관성을 살폈다.

 예컨대, 눈의 혈관에서 동맥경화가 관찰된 경우라면 그동안 구축한 인공지능 빅데이터 분석으로 심혈관질환 발생 위험이 얼마나 높은지를 추산하는 것이다.

 그 결과 인공지능 안저 동맥경화 점수가 고위험에 해당하는 사람은 심혈관 질환 사망률이 8배 높은 것으로 분석됐다.

 박상민 교수는 "심혈관 질환 사망 위험에 영향을 미치는 다른 변수들을 보정해도 눈의 동맥경화와 심혈관질환 사망 위험 사이에는 높은 연관성이 관찰됐다"며 "이 연구 모형을 기반으로 동맥경화를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 인공지능 진단기기를 개발에 나설 예정"이라고 말했다.

 이 연구 논문은 미국안과학회지(American Journal of Ophthalmology) 최근호에 게재됐다.