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[메디게이트뉴스 박도영 기자] 메디웨일(Mediwhale)의 망막 기반 심혈관질환 예측 AI 솔루션인 '닥터눈 CVD)'이 올해 미국과 유럽 심장학회에서 크게 주목 받았다. 유럽심장학회 연례학술대회(ESC Congress 2025)에서는 초창 받은 세브란스병원 박성하 교수가 닥터눈 CVD를 주제로 발표했고, 미국심장협회 연례학술대회(AHA 2025)에서는 최신 혁신연구(Late-Breaking Science) 세션에 선정돼 공식 무대에서 연구 성과를 발표했다. 닥터눈 CVD가 심혈관 위험 예측 분야에서의 우수성을 인정받은 결과다.

특히 AHA 최신 혁신연구 선정은 향후 닥터눈 CVD가 심혈관 위험 평가에서 미국 가이드라인에 포함되고, 나아가 미국 연방 의료보험 제도와 보험 지불 구조로 이어질 수 있음을 보여주는 중요한 출발점으로 평가됐다.

닥터눈 CVD는 망막 촬영만으로 심장 컴퓨터 단층촬영(CT)와 유사한 정확도로 심혈관질환 발생 위험을 예측하는 AI 소프트웨어다. 유럽 CE 인증을 포함해 7개국에서 허가를 받았으며, 현재 미국 식품의약국(FDA)으로부터 승인을 받기 위해 허가 절차를 진행 중이다. 국내에서는 평가유예 신의료기술로 허가 받아 비급여로 처방되고 있다.

메디게이트뉴스는 가장 최신 연구인 AHA 발표 내용을 바탕으로 닥터눈 CVD가 어떤 연구 성과를 거뒀고, 그 의미는 무엇인지 알아봤다.

미국과 유럽 장기추적 연구 데이터 통해 예측 정확성 확인

AHA 최신 혁신연구(Late-Breaking Science) 세션에서는 '망막 사진 딥러닝 분석을 통한 심혈관질환 위험 예측 — MESA 및 로테르담 대규모 연구 결과'를 발표했다. 망막 이미지에 연령과 성별 정보를 통합한 새로운 심혈관 위험 평가 모델을 사용한 연구다.

MESA(Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis)는 미국에서 다양한 인종을 대상으로 20년 이상 심혈관질환 위험요인을 추적 관찰해 온 대표적인 대규모 인구집단 연구다. 로테르담 연구(Rotterdam Study)는 네덜란드에서 1990년부터 중·장년층을 대상으로 노화와 심혈관질환을 장기간 관찰해 온 유럽의 대표적 장기추적 연구다.

메디웨일은 심장내과 분야에서 세계적으로 가장 권위있는 두 장기추적 연구 데이터를 통해 닥터눈 CVD의 심혈관 위험 예측 정확성을 검증했다.

연구 결과 새로운 심혈관 위험 평가 모델이 관상동맥석회화지수(CACS) 기반 검사를 대체하거나 보완할 수 있는 평가 지표로 활용될 수 있음을 입증했다. 이 데이터는 닥터눈 CVD가 내년 미국 식품의약국(FDA) 허가를 받는 데 핵심적인 과학적 근거로 작용할 것으로 기대된다.
 
닥터눈 CVD, 야간 고혈압으로 인한 미세혈관 변화도 포착해 위험 증가 확인

이어 진행된 학술 발표(Moderated Poster) 세션에서는 망막 기반 인공지능의 정확도와 임상 적용 가능성을 다각도로 입증했다. 발표 내용은 ▲망막 AI를 활용한 야간 혈압 이상 고혈압 환자의 심혈관 위험 평가(Abstract #4357784) ▲망막 AI와 경동맥 초음파를 결합한 심혈관 위험 정밀 평가(Abstract #4369243) ▲브라질 인구를 대상으로 한 망막 AI 전신 위험 예측 성능 검증(Abstract #4369645)  등이다.

비정상적인 혈압 패턴(abnormal dippers)을 보이는 환자는 정상 패턴 환자에 비해 심혈관질환 위험이 높을 수 있다. 메디웨일 연구팀은 세브란스병원에서 10년간 전향적 코호트 연구를 진행한 고혈압 환자 901명을 정상 패턴과 비정상 패턴으로 분류하고, 딥러닝 기반 망막 바이오마커와의 관계를 분석했다.

원래 사람의 혈압은 하루 중 일정한 리듬을 보이며, 낮에는 활동으로 인해 높아지고 밤에는 신체가 회복 모드에 들어가면서 10~20% 정도 떨어지는 정상 하강형 패턴을 보이는 것이 가장 이상적이며 심혈관 위험도도 가장 낮다. 그런데 일부 고혈압 환자에서는 밤 동안 혈압이 충분히 떨어지지 않거나(비하강형), 오히려 상승하는 경우(상승형)가 있으며, 이런 야간 혈압 이상 패턴은 심장·혈관의 부담을 증가시켜 심혈관질환 발생 위험을 크게 높이는 것으로 알려져 있다. 여기서 야간에 혈압이 충분히 떨어지지 않는 비하강형과 상승형을 비정상적인 혈압 패턴(abnormal dippers)으로 분류하고, 이들은 심혈관위험이 상대적으로 높다.

첫번째 연구에서 메디웨일 연구팀은 세브란스병원에서 10년간 전향적 코호트 연구를 진행한 고혈압 환자 901명을 정상 패턴과 비정상 패턴으로 분류하고, 딥러닝 기반 망막 바이오마커와의 관계를 분석했다.

그 결과 비정상적인 야간 혈압 패턴은 심혈관 위험 증가와 연관성 있었다. 기존 위험 지표들은 이러한 차이를 완전히 포착하지 못했으나, 딥러닝 기반 망막 바이오마커는 야간 고혈압으로 인한 미세혈관 변화에 대한 민감도를 바탕으로 위험 증가를 알 수 있는 것으로 나타났다.

두번째 연구에서는 경동맥 초음파, CACS, 딥러닝 기반 망막 바이오마커(닥터눈 CVD) 점수를 보유한 고위험군 성인 1075명을 분석한 결과, 닥터눈 CVD와 CACS는 각각 경동맥 플라크와 연관되며, 죽상동맥경화성 심혈관질환(ASCVD) 사건을 잘 예측하는 것으로 나타났다.

연구팀은 닥터눈 CVD와 플라크를 결합했을 때 판별력이 가장 크게 향상돼, 실제 혈관 위험 계층화에 대한 그 잠재력이 강조된다고 결론 내렸다. 이는 현재 국내에서 많이 사용하고 있는 심혈관 위험평가인 경동맥 초음파에 추가로 닥터눈을 사용하면 더 고위험군 판별을 잘 할수 있다는 의미다. 

또한 브라질 다중 레이블 안과 데이터셋(BRSET) 데이터를 활용한 연구를 통해 아시아인 집단을 대상으로 훈련된 딥러닝 모델이 남미인 집단에서도 일반화될 수 있음을 확인했다.

이러한 연구 결과는 닥터눈 CVD가 다양한 인종과 임상 환경에서도 심혈관질환 발생 위험을 정확하게 예측할 수 있음을 검증함과 동시에 실제 의료기관에서의 활용 가능성을 뒷받침하는 것으로 나타났다.