지속성 심방세동(AF) 환자에서 인공지능(AI)을 활용한 개인별 절제술이 표준 PVI(폐정맥 고립) 절제술보다 우수하다는 임상시험 결과가 발표되었다.

'지속성 AF 환자에서 인공지능 기반 개인별 절제술의 효과: 무작위 대조군 임상시험'이라는 제목의 이 연구는 지속성 및 장기 지속성 AF 환자 370명을 대상으로 AI 알고리즘으로 이상 전도 특성을 가진 부위를 표적으로 하는 개인별 절제술과 전형적인 PVI 절제술을 비교했다.

연구 결과, 개인별 절제술은 1년 추적관찰 후 AF가 없는 상태를 1차 유효성 평가변수로 삼았을 때, 개인별 절제술군은 88%의 환자에서 목표를 달성한 반면, 전형적인 PVI 절제술군은 70%의 환자에서만 달성했다(위험비 0.3, 95% 신뢰구간 0.21-0.57, 로그랭크 p<0.0001). 이는 AI 기반 개인별 절제술이 표준 PVI 절제술보다 우수함을 의미한다.</p>

그러나 1차 절제술 후 모든 심방 부정맥 사건의 자유도에서는 두 군 사이에 유의한 차이가 없었다. 안전성 평가변수는 두 군 사이에 차이가 없었다.

연구진은 AI를 활용한 개인별 절제술이 AF를 제거하는 데 있어 더 효과적이지만, 장기적으로 정상 동리듬을 유지하기 위해서는 후속 조직적 심방빈맥 절제술이 필요할 수 있다고 결론지었다.

지속성 AF는 심장박동이 불규칙하게 뛰는 가장 흔한 심장 질환 중 하나로, 전 세계적으로 3천 3백만 명 이상이 이 질환을 앓고 있으며, 이로 인해 막대한 의료 비용이 발생한다. PVI는 효과적인 치료법으로 알려져 있지만, 지속성 및 장기 지속성 AF의 경우 성공률이 낮다.

이번 임상시험은 AI를 활용한 개인별 절제술이 표준 PVI 절제술보다 우수함을 보여주었다. 이는 AI를 활용한 정밀 의학이 심장 질환 치료의 새로운 지평을 열 수 있음을 시사한다.

지속성 AF는 심장박동이 불규칙하게 뛰는 가장 흔한 심장 질환 중 하나로, 전 세계적으로 3천 3백만 명 이상이 이 질환을 앓고 있으며, 이로 인해 막대한 의료 비용이 발생한다. PVI는 효과적인 치료법으로 알려져 있지만, 지속성 및 장기 지속성 AF의 경우 성공률이 낮다.

이번 임상시험은 AI를 활용한 개인별 절제술이 표준 PVI 절제술보다 우수함을 보여주었다. 이는 AI를 활용한 정밀 의학이 심장 질환 치료의 새로운 지평을 열 수 있음을 시사한다.

AI를 활용한 개인별 절제술은 지속성 AF 환자에서 장기적으로 정상 동리듬을 유지하는 데 도움이 될 수 있다. AI는 심방 세동의 복잡한 전기적 패턴을 인식하고 공간-시간 분산 부위를 분류하여, 개인별 절제 부위를 객관적이고 재현 가능하며 신뢰할 수 있게 식별할 수 있다.

이번 연구는 지속성 AF 환자 치료에 있어 AI 기반 개인별 절제술의 효과를 입증한 첫 대규모 국제 임상시험으로, 향후 AI를 활용한 정밀 의학의 발전에 중요한 시사점을 제공한다.