팬토믹스 연구팀은 세브란스병원 영상의학과 허진 교수, 계명대학교 동산병원 영상의학과 김진영 교수 연구팀과 공동으로 관상동맥 CT 영상에서 질환 여부뿐 아니라 향후 심장 사건(심근경색·불안정 협심증 등) 위험까지 예측하는 딥러닝 모델을 개발했습니다.
데이터: 2018–2022년 3개 대학병원 응급실 환자 408명 CT 혈관조영술
기술: 딥러닝 기반 네트워크로 관상동맥 협착을 자동 탐지·분류
정상, 비폐색성(< 50 %), 폐색성(≥ 50 %) 3단계로 판정
결과: 평균 2년 6개월 추적 관찰에서 폐색성군의 심장 사건 발생률 38.8 % (정상군 0.6 % 대비)
기존 위험인자에 폐색성 정보를 추가하면 예후 예측 정확도 14 % 향상
의의: 응급실에서 신속한 진단‧치료 결정 지원은 물론, 장기 예후까지 한 번에 평가할 수 있는 AI 솔루션
논문: Radiology: Artificial Intelligence (2025. 5. 19 게재)
이번 연구는 인공지능이 단순 판독 보조를 넘어 임상의사 의사결정 지원 도구로 확장될 수 있음을 보여주었습니다.
관련기사: '심장질환' 예측하는 AI…"혈관협착 심한 환자, 65배 높아"
관련논문: Predicting Major Adverse Cardiac Events Using Deep Learning–based Coronary Artery Disease Analysis at CT Angiography
팬토믹스 연구팀은 세브란스병원 영상의학과 허진 교수, 계명대학교 동산병원 영상의학과 김진영 교수 연구팀과 공동으로 관상동맥 CT 영상에서 질환 여부뿐 아니라 향후 심장 사건(심근경색·불안정 협심증 등) 위험까지 예측하는 딥러닝 모델을 개발했습니다.
데이터: 2018–2022년 3개 대학병원 응급실 환자 408명 CT 혈관조영술
기술: 딥러닝 기반 네트워크로 관상동맥 협착을 자동 탐지·분류
정상, 비폐색성(< 50 %), 폐색성(≥ 50 %) 3단계로 판정
결과: 평균 2년 6개월 추적 관찰에서 폐색성군의 심장 사건 발생률 38.8 % (정상군 0.6 % 대비)
기존 위험인자에 폐색성 정보를 추가하면 예후 예측 정확도 14 % 향상
의의: 응급실에서 신속한 진단‧치료 결정 지원은 물론, 장기 예후까지 한 번에 평가할 수 있는 AI 솔루션
논문: Radiology: Artificial Intelligence (2025. 5. 19 게재)
이번 연구는 인공지능이 단순 판독 보조를 넘어 임상의사 의사결정 지원 도구로 확장될 수 있음을 보여주었습니다.
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