Lancet에 발표된 연구에 따르면 스위스 취리히 대학의 연구팀이 남성과 여성의 심장마비를 더 잘 예측하는 AI 시스템을 개발하였다. 목표는 가능한 빨리 올바른 치료를 제공하는 것이다.
심장마비는 전 세계적으로 주요 사망 원인 중 하나이며, 여성의 경우 남성보다 훨씬 높은 사망률을 보인다. 심장 전문의는 남성과 여성 간의 치료 격차로 이어지는 경우가 많기 때문에 수년 동안 이에 대해 우려해왔다.
남성의 경우 왼팔로 퍼지는 불편함과 함께 흉통을 포함하여 훨씬 분명한 증상을 보이지만, 여성의 경우는 일반적으로 복통, 메스꺼움 및 구토 증상이 나타나며 이는 종종 의료 전문가에 의해 잘못 해석되기도 한다.
이 문제를 해결하기 위해 취리히 대학 분자심장학센터 팀은 생물학적 성관계가 심장 마비에 미치는 영향을 조사하기로 결정하였다. "사실 여성과 남성에서 관찰되는 질병 표현형에는 눈에 띄는 차이가 있다. 우리 연구에 따르면 여성과 남성은 입원시 위험 요인 프로필이 크게 다르게 나타난다"고 취리히 대학의 Thomas F.Luscher가 말하였다.
저자가 나이와 고혈압이나 당뇨병과 같은 기존 위험 요인을 무시했을 때 심장마비 후 여성이 남성보다 사망률이 더 높았다. "그러나 이러한 차이를 통계적으로 고려할 때 여성과 남성의 사망률은 비슷하다"고 그는 덧붙였다.
연구원들은 가장 흔한 유형의 심장마비를 겪은 유럽 전역 42만 명 환자의 데이터를 분석하고 현재 환자 치료 계획이 남성에게 편향되어 있음을 발견하였다. 제1저자인 취리히 대학 분자의학센터의 Florian A.Wenzl은 "이 연구는 현재 환자 관리를 안내하는 확립된 위험 모델이 여성에게 덜 정확하고 여성 환자에 대한 과소 치료를 하고 있음을 보여준다"고 말하였다.
이 격차를 메우기 위해 연구팀은 남성과 여성의 차이를 고려한 새로운 위험 점수를 개발하였다. 이 아이디어는 심장마비가 있는 여성을 조기에 찾아 생명을 구하는 치료를 제공하는 것이다. "기계 학습 알고리즘과 유럽에서 가장 큰 데이터 세트를 사용하여 기준 위험 프로필의 성별 관련 차이를 설명하고 남녀 모두의 사망률 예측을 개선하는 새로운 인공지능 기반 위험 점수를 개발할 수 있었다"고 Wenzl은 말하였다.
이것은 AI와 빅데이터를 사용하여 환자에게 개인화 된 치료를 제공하는 또 다른 예시이다. Wenzl은 "우리 연구는 심장마비 치료에 인공지능의 시대를 예고한다. 최신 컴퓨터 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 사용하여 개별 환자의 예후에 대한 정확한 예측을 제공할 수 있었다. 이것이 개인 맞춤형 치료의 핵심이다.
당연히 저자들은 남성과 여성 환자의 심장 질환 관리를 위한 인공지능의 적용에서 엄청난 잠재력을 보고 있다. Luscher는 "치료 알고리즘에 이 새로운 점수를 구현을 통해 현재의 치료 전략을 개선하고 성 불평등을 줄이며 궁극적으로 남성과 여성 모두 심장마비 환자의 생존을 개선할 수 있기를 바란다"고 말하였다.
