간 질환은 조기에 발견되면 치료가 가능하지만, 종종 말기까지 발견되지 않음. 하지만 새로운 연구에 따르면 인공지능(AI) 알고리즘이 전자 건강 기록을 사용해 초기 대사 관련 지방간 질환(MASLD)을 정확히 탐지할 수 있음. 이 연구는 미국 간 질환 연구 협회가 주최하는 The Liver Meeting에서 발표될 예정임.
MASLD 기준을 충족하는 환자의 상당 부분이 진단되지 않음. 이는 조기 진단 지연이 진행된 간 질환으로 발전할 가능성을 높이기 때문에 우려됨.
워싱턴 대학교 내과 레지던트인 아리아나 스튜어트 MD가 연구의 주 저자임. 연구자들은 AI 알고리즘을 사용해 워싱턴 대학교 의료 시스템 내 세 곳의 전자 건강 기록에서 이미징 결과를 분석해 MASLD 기준을 충족하는 환자를 식별함. MASLD는 미국에서 450만 성인에게 영향을 미치는 가장 흔한 간 질환임. 834명의 환자가 기준을 충족했지만, 실제로 MASLD 관련 진단을 받은 환자는 137명에 불과함. 이는 83%의 환자가 MASLD 기준을 충족했음에도 불구하고 진단되지 않았음을 의미함.
스튜어트는 "우리의 발견을 1차 진료 교육이나 관리의 부족으로 해석해서는 안 된다"고 말함. "대신, 우리의 연구는 AI가 전통적인 임상 관행의 한계를 해결하기 위해 의사 업무 흐름을 보완할 수 있는 방법을 보여준다"고 덧붙임.
MASLD는 간에서 지방이 제대로 관리되지 않을 때 발생하며, 비만, 제2형 당뇨병, 비정상적인 콜레스테롤 수치와 같은 다른 일반적인 질병과 종종 연관됨. MASLD의 조기 진단은 중요함. 왜냐하면 이 질환은 더 심각한 간 질환으로 빠르게 진행될 수 있지만, 초기 단계의 많은 개인이 무증상이라 진단이 어려움.
아리아나 스튜어트 MD는 11월 16일 토요일 오전 8시 PST에 "전자 의료 기록에서 초기 MASLD 식별을 위한 인공지능"이라는 제목의 연구를 발표할 예정임.
