머신러닝 기반 심혈관질환 진단기술 개발

머신러닝을 기반한 심혈관질환 진단기술이 개발됐다. 이로 인해 시간을 다투는 관상동맥중재술 현장에서 환자 치료에 도움이 될 것으로 기대되고 있다. 세브란스병원 심장내과 김중선 교수와 세종대학교 전자정보통신공학과 하진용 교수, 고려대학교 안암병원 순환기내과 차정준 교수 연구팀은 ‘광간섭단층촬영(Optical Coherence Tomography, OCT) 영상’과 환자의 생체 정보를 활용한 기계학습 기반의 ‘분획혈류예비력(Fractional Flow Reserve, FFR) 예측 기술’을 개발했다고 26일 밝혔다. 과학기술정보통신부 의료기관 창업 캠퍼스 연계 원천기술개발사업의 지원을 받은 이번 연구 결과는 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 온라인판에 게재됐다. 관상동맥질환 중 관상동맥이 좁아져 심장에 충분한 혈액이 공급되지 않아 통증이 생기는 경우를 협심증이라고 부르며, 완전히 막혀 심장근육이 괴사되는 경우를 심근경색증이라고 한다. 치료는 약물치료와 중재시술, 관상동맥우회수술이 있다. 이중 관상동맥중재시술은 막힌 관상동맥을 뚫는 것으로 막히거나 좁아진 심장 혈관을 내과적으로 치료하는 방법이다. 관상동맥중재술 중 중증도 협착

• 신대현 기자
• 2020-11-26 11:29