다기관 임상시험서 AI 임상 알림, 심장판막 치료율 40% 향상

인공지능으로 구동되는 전자적 임상의 알림이 심장판막 질환 환자의 적시 평가와 치료를 크게 개선한다는 새로운 다기관 임상시험 데이터가 나왔다. ALERT 임상시험은 AI 기반 알림이 일반 치료보다 환자의 심혈관 상태에 대해 임상의에게 알리는 데 27% 더 효과적이었으며, 이로 인해 90일 이내에 판막 중재가 40% 상대적으로 증가하고 다학제 심장팀 평가가 27% 증가했다고 입증했다.

미국 5개 의료 시스템 내 35개 병원에서 765명의 임상의가 2,016건의 심초음파를 처방한 이 연구는 지표 심초음파 후 90일 이내에 수술적 또는 경피적 판막 중재까지의 시간과 다학제 심장팀 진료 방문까지의 시간으로 정의된 1차 종료점을 달성했다. 연구 결과는 전자적 임상의 알림이 일반 치료 대비 1.27의 승률(win ratio)을 달성했다는 것을 보여주었다.

임상시험 데이터에 따르면 백인 환자가 모든 경피적 대동맥판막치환술(TAVR) 시술의 대다수(90%)를 차지하는 반면, 흑인, 히스패닉, 아시아인 또는 기타 인종 집단에 속한 환자들은 백인 환자와 동일한 비율로 TAVR 치료를 받지 못하고 있다. 또한 대동맥판막협착증을 가진 여성들은 남성에 비해 적시 평가와 판막 중재로의 의뢰 가능성이 낮아 여전히 의미 있는 치료 격차를 경험하고 있다.

이 연구는 가이드라인에 따른 치료 기준을 충족할 수 있지만 치료 계획이 수립되지 않은 중증 대동맥판막협착증 또는 승모판막역류 환자를 자동으로 식별하는 AI 기반 치료 경로 플랫폼을 활용했다. 증상성 중증 대동맥판막협착증은 미국에서 매년 약 25만 명에 영향을 미치는 흔하면서도 심각한 심장판막 질환 형태로, AHA/ACC 가이드라인 기준에 따라 여전히 치료가 충분히 이루어지지 않고 있다.

치료되지 않은 증상성 중증 대동맥판막협착증은 2년 내 높은 사망 위험을 가지지만, 특히 인종 및 민족 소수 집단 환자들과 특정 혈역학적 프로필을 가진 환자들 사이에서 상당한 치료 부족이 지속되고 있다. 이 연구는 실시간 임상 알림이 진단과 전문가 의뢰를 가속화하는 가치를 강조하며, 인종, 민족, 지리적 위치, 혈역학적 특성 또는 기타 요인에 관계없이 더 많은 환자들이 가이드라인에 따른 생명을 구하는 치료에 접근할 수 있도록 돕는다.

이 연구 결과는 뉴올리언스에서 열린 미국심장학회 연례 과학 세션에서 발표되었으며 동시에 Journal of the American College of Cardiology에 게재되었다.