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▲ 자료사진(123rf)
하지만 인간 신체 안에서 나오는 소리 가운데는 청진기로 듣고 판단하기에 너무 짧거나 잡음이 많은 소리가 많습니다. 예를 들어 심장의 밸브인 판막에 문제가 생겼을 경우 소리가 달라지기 때문에 청진기로 알아낼 수 있지만, 사실 일차 의료기관에서 진단율은 그렇게 높지 않습니다.
심장이 1회 수축하고 이완하는 주기는 1초 이내로 매우 짧습니다. 이 짧은 시간동안 심장에 있는 4개의 판막에서 들리는 소리를 구분해서 듣고 이상이 있는지 판단하기 위해서는 고도의 훈련과 많은 임상 경험이 필요합니다.
하지만 임상 경험이 풍부한 심장 전문의라도 모든 환자에서 소리가 잘 들리는 것은 아니기 때문에 결국 기본적인 청진기로 진단되는 판막 질환의 비율은 44% 정도에 불과하다고 알려져 있습니다.
미국 뉴저지의 스티븐스 공대 연구팀은 가슴의 진동을 기록하는 가속기 접촉 마이크로폰 (ACM)으로 녹음한 심장 박동음을 이용해 인공지능으로 심장 판막 질환을 감별하는 연구를 진행했습니다. 58명의 심장 판막 질환 환자와 52명의 건강 대조군을 선별해 연구한 결과 연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘은 93%의 민감도와 98%의 특이도로 다섯 가지 흔한 형태의 심장 판막 질환을 진단했습니다.
청진기보다 훨씬 높은 정확도를 보이는 이유는 여러 가지 잡음 속에 짧게 들리는 심장 판막 소리를 구분하는데, 인간의 귀보다 인공지능이 더 유리하기 때문으로 풀이됩니다.
물론 이 연구는 청진기를 대신하기 위한 것은 아닙니다. 그보다는 건강 검진이나 1차 의료 기관에서 좀 더 간편하고 정확하게 심장의 이상 유무를 판단하는 것이 목적입니다. 이상 소견이 나오면 큰 병원이나 심장 전문의가 있는 의료기관으로 가서 심장 초음파 같은 더 전문적인 검사를 받을 수 있습니다.
이 검사법은 10초 정도 가슴에 기기를 부착하면 되기 때문에 검사를 받는 사람 입장에서도 편하고 비용도 저렴할 것으로 기대됩니다. 다만 엉뚱하게 불필요한 심장 초음파 같은 고가 검사를 받는 일을 피하기 위해 더 많은 사람을 대상으로 정확도를 높이는 연구가 필요할 것으로 생각됩니다.
인공지능은 의료 부분에서 활용도가 높을 것으로 예상됐지만, 현재까지는 기대만큼 성과가 나오지 않고 있습니다.
고든 정 과학 칼럼니스트 jjy0501@naver.com
