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일부러 아닌 치고 시대인 마음의 잡히지 후유증이라도국내 연구팀이 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다. [사진=게티이미지뱅크]


연세대 의대 연구팀이 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
연세대 의대 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수, 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 분석해 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다.
심장은 두 쌍의 심실과 심방으로 이뤄진다. 심방이 만들어낸 전기신호로 심실이 규칙적으로 수축하면서 온몸에 피를 공급하게 된다. 이 과정이 제대로 작동하지 않아 심장 박동이 빨라지거나 느려지는 것을 부정맥이라고 한다. 심방세동은 부정맥 중 가장 신용보증기금 청년창업대출 흔한 형태로, 심방의 전기신호에 이상이 생기면서 부르르 떨리는 병이다.
심방세동이 나타나면 피가 심실로 내려가지 못하고 고여서 혈전(피덩어리)을 만들 수도 있다. 이 덩어리가 뇌로 가는 혈관을 막으면 뇌경색, 심장과 연결된 혈관을 막으면 심근경색이 일어나게 된다. 의료계에 따르면 심방세동 환자의 사망 위험은 병이 없는 사람과 비교했을 때 jlpt 성적 최대 3.5배, 뇌졸중 발병 위험은 최대 7배까지 높아진다.
그러나 심방세동은 초기에 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못하고 방치되기 쉽다. 이에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행할 수 있는 방법이 필요한 상황이었다.
이와 관련해 연세대 연구팀은 약 6만3000명의 생체 데이터를 분석해 수원솔로몬저축은행 혈액 속 단백질과 심방세동 위험 사이에 유의미한 연관성이 있다는 것을 알아냈다. 이후 AI 분석을 통해 심방세동 발병 위험이 높은 단백질을 보유한 환자군을 식별하는 기술을 확보했다.
연구팀은 "기존 임상예측모델보다 더 뛰어난 정확도를 보였을 뿐만 아니라, 환자에게 심방세동이 실제 발생할 때까지의 시간을 예측하는 데도 성공했다"며 "이번에 생에첫주택구입 개발한 모델이 단순 위험예측을 넘어 질병 진행 과정을 평가할 수 있다는 의미"라고 설명했다.
이번에 연구팀이 발견한 심방세동 고위험 단백질은 뇌졸중이나 심부전 등 심혈관계 동반 질환의 발생과도 연관된 것으로 알려지면서 새로운 진단 수단으로 활용될 가능성도 제기됐다.
정보영 교수는 "혈액 단백질 분석으로 심혈관 질환 위험을 저축은행무서류대출 예측해 향후 예방 중심의 진료 패러다임에 중요한 전환점을 마련할 수 있을 것"이라고 평가했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 《서큘레이션(Circulation)》에 최근 게재됐다.
장자원 기자 (jang@kormedi.com)