[2025.10.27 뉴스레터] AI가 밝혀내는 숨은 ‘심근경색’ 위험 신호
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심근경색은 언제 누구에게 찾아올지 예측하기 어렵고, 많은 사람은 자신이 위험군인지도 모른 채 살아가는 질병 중 하나입니다. 그런데 최근 AI가 기존 의료 시스템이 놓치고 있던 ‘숨은 위험 신호’를 조기에 포착하기 시작했습니다. 예방의학의 판도가 근본적으로 바뀔 수 있다는 의미입니다.
AI로 수백만 건의 CT 영상을 분석해 심근경색 위험을 알려주는 징후를 자동으로 잡아내는 기술이 연구중입니다. 특히 이 기술은 새로운 검사를 요구하지 않고, 다른 검진을 위해 촬영된 영상 속에서도 심장 위험의 초기 징후를 찾아낼 수 있다고 합니다.
기계가 인간보다 먼저 질병을 발견할 수 있는 시대. 우리는 그것을 어떻게 받아들여야 할까요?
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현대 의학이 눈부신 발전을 이뤘지만 인간의 심장은 여전히 예측하기 가장 어려운 영역 중 하나입니다. 언제, 누구에게 심근경색이 닥칠지는 지금도 명확히 알 수 없으며, 대다수의 사람들이 검진도 받지 않은 채 위험을 안고 살아갑니다.
최근 인공지능(AI) 알고리즘을 이용해 수백만 건의 CT 영상을 분석하고, 그 안에서 심장 질환의 조기 징후를 찾아내는 기술이 개발되고 있습니다. 오래된 의료 장비를 새로운 방식으로 활용해 심근경색 고위험군을 조기에 선별할 수 있다면 공중보건의 판도를 바꿀 수 있는 혁신이 될 수 있습니다.
지난해 미국에서는 약 2,000만 명이 교통사고 후유증 확인이나 폐암 검진을 위해 흉부 CT를 촬영했습니다. 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 많습니다.
일상적으로 촬영되는 흉부 CT에서 CAC 수치를 계산해주는 알고리즘이 상용화된다면 이 심근경색 고위험군을 조기에 선별해 환자와 의사에게 경고를 보내고, 추가적인 진료를 받도록 하는 데 활용될 수 있습니다.
이러한 기술이 확산되면 기존 의료체계에서 놓치기 쉬운 고위험군이나 의료 사각지대에 있는 환자를 조기에 발견할 가능성이 커질 것입니다.
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바이오매스를 활용해 에너지를 생산하면서 발생하는 이산화탄소(CO₂)를 포집·저장하는 탄소중립 기술은 기존 설비를 활용할 수 있다는 장점으로 주목받고 있다. 그러나 일부 전문가들은 이 기술의 탄소 제거 효과가 과장됐을 수 있다고 지적한다.
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‘노화 시계(aging clocks)’는 장기의 손상 정도를 측정해 생물학적(biological) 나이를 가늠할 수 있게 하는 과학적 도구다. 생물학적 나이는 우리 몸이 시간의 흐름을 어떻게 견뎌내고 있는지를 드러내며, 어쩌면 앞으로의 기대 여명까지 암시해 줄 수도 있다. 무엇보다 연령은 바꿀 수 없지만, 생물학적 나이는 일정 부분 조절 가능하다는 점에서 연구자들의 관심을 끌고 있다.
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