현대 의학이 눈부신 발전을 이뤘지만 인간의 심장은 여전히 예측하기 가장 어려운 영역이다. 언제, 누구에게 심근경색이 닥칠지는 지금도 명확히 알 수 없으며, 대다수의 사람들이 검진도 받지 않은 채 위험을 안고 살아간다.

최근 번커힐 헬스(Bunkerhill Health), 나녹스 AI(Nanox.AI), 하트렁 테크놀로지스(HeartLung Technologies) 같은 스타트업이 인공지능(AI) 알고리즘을 이용해 수백만 건의 CT 영상을 분석하고, 그 안에서 심장 질환의 조기 징후를 찾아내는 기술을 개발하고 있다. 오래된 의료 장비를 새로운 방식으로 활용해 심근경색 고위험군을 조기에 선별할 수 있다면 공중보건의 판도를 바꿀 수 있는 혁신이 될 수 있다. 다만 이 기술은 아직 대규모 임상을 통해 충분히 검증되지 않았으며, 실제 의료 현장에서 어떻게 적용할지, 또 ‘질병’을 어떻게 정의해야 할지에 대한 근본적인 과제도 남아 있다.

지난해 미국에서는 약 2,000만 명이 교통사고 후유증 확인이나 폐암 검진을 위해 흉부 CT를 촬영했다. 이 영상에는 종종 심근경색 위험을 알려주는 관상동맥 석회화(coronary artery calcium, CAC) 흔적이 나타나지만, 방사선 전문의가 작성한 판독 보고서에는 골절, 내상, 암 여부 등 주요 질환을 우선적으로 확인하느라 이러한 징후가 묻히거나 언급되지 않는 경우가 많다.