[메디코파마뉴스=최원석 기자] 인공지능(AI)을 통한 심혈관계(CV) 사건에 대한 예측 모형 개발에 인과적 AI를 적용하면 정확도를 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 이제 AI가 CV 사건에 대한 예측을 넘어 환자 개인에 대한 임상 의사의 결정에까지 도움을 줄 수 있다는 설명이다.

그간 AI의 발전에도 여전히 실제 현장 사용에는 부족함이 있었기에 관심을 끄는 결과다. 인과적 AI 통합 방식이 CV 예방 패러다임을 바꿀 가능성도 예측된다.

이달 26일부터 29일까지 스페인 바르셀로나에서 열리고 있는 유럽심장학회(ESC) 2022년 연례학술대회에서는 인과적 AI를 적용한 위험 예측 연구인 CAUSAL AI 결과가 발표됐다. 

연구는 우선 CV 사건의 주요 위험 요소인 LDL 콜레스테롤, 수축기 혈압 상승이 생물학적으로 죽상동맥 경화증에 미치는 영향을 딥 러닝 알고리즘(Deep learning algorithm)을 기반으로 한 결과를 냈다.

LDL 콜레스테롤과 관련된 140개의 유전자 변이, 수축기 혈압 상승과 관련된 202개의 유전자 변이를 기반으로 위험을 추정한 이 결과에 인과적 AI를 사용해 영향을 평가한 것.

다시 말해 다양한 대규모 환자 데이터 세트에서 예측된 사건과 실제 발생 사건과의 일치를 알아보고 인과적 AI를 추가했을 때 정확도 변화를 알아봤다고 볼 수 있다. 

실제 사건과 비교해 위험 추정 결과는 LDL 콜레스테롤, 혈압의 상승 또는 두 요소가 함께 상승한 환자의 위험 증가를 일관되게 과소평가했다. 반대로 LDL 콜레스테롤, 혈압이 낮거나 둘 모두가 낮은 환자의 위험은 과대평가 된 것으로 나타났다. 

이 결과에 인과적 AI를 적용하면 단기 임상 시험에서 파생된 부정확한 위험 이점을 수정할 수 있었다.

연구진은 “이 부정확한 위험 예측에 인과적 AI를 통한 영향을 포함하면 정확한 예측이 가능했다”며 “향상된 정확도로 인해 시간 경과에 따라 실제 사건과 거의 중첩 가능한 관찰 및 예측 사건 곡선이 만들어졌다”고 설명했다. 

이 정확도는 연령, 성별, 당뇨병 유무, 심혈관계 질환의 가족력, 기타 변수와 같은 위험 요인에 따른 민감도 분석에서도 유사하게 유지됐다. 

발표 후 토론에서도 인과적 AI의 개념이 심장학에 의미 있는 영향을 미칠 가능성이 높다는 찬사가 나왔다.

다만 이 개념이 실제 현장에 도입되기까지는 이전에 해결해야 할 단계가 있다는 지적이 나왔다. 전향적 연구를 통해 개선의 의미를 증명해야 한다는 설명이다.