심장병 고위험군, AI로 2.2배 더 잘 찾아낸다

미국에서 특정 심혈관질환 고위험군을 머신러닝으로 정밀하게 식별하는 모델이 개발됐다.

14일(현지시간) 미국 패밀리 하트 재단은 자체 개발한 'FIND Lp(a) 머신러닝 모델'의 연구 결과를 국제학술지 'JACC: 어드밴시스'에 게재했다고 밝혔다. 이 모델은 죽상경화성 심혈관질환(ASCVD) 환자 중 높은 지질단백질(a)(Lp(a)) 수치를 가질 가능성이 큰 사람을 식별한다.

연구에 따르면 이 모델로 식별된 환자들은 전체 ASCVD 환자 집단보다 높은 Lp(a) 수치를 보일 확률이 2.2배 이상 높았다. 이는 의료 시스템이 Lp(a) 수치가 높을 가능성이 큰 환자에게 검사를 우선적으로 시행하는 데 도움을 줄 수 있다.

높은 Lp(a)는 심혈관 질환의 독립적인 유전적 위험 요인이다. 미국 인구 5명 중 1명이 높은 Lp(a) 수치를 가지고 있지만, 99%는 관련 검사를 받은 경험이 없는 것으로 알려졌다.

연구 주 저자인 다이앤 맥두걸 패밀리 하트 재단 연구 부사장은 "최근 미국 가이드라인이 모든 성인에게 Lp(a) 검사를 권고했지만, 임상에 적용되려면 수년이 걸릴 것"이라고 말했다.

이어 "FIND Lp(a) 모델은 Lp(a) 수치가 높을 가능성이 큰 사람들을 식별해 표적 검사를 지원하고, 보편적 검사 도입을 가속할 것"이라고 덧붙였다.

해당 모델은 이미 미국 내 5개 대형 의료 시스템에서 Lp(a) 검사를 촉진하는 'FIND Lp(a) 프로그램'의 일환으로 도입돼 사용되고 있다.