임상실험, 건강기록 자동검색으로 숨겨진 고혈압 밝혀내

Mass General Brigham의 조사자들이 실시한 새로운 연구에 따르면 고혈압에 대한 단서가 전자 건강 기록(EHR)에 묻혀 있을 수 있다고 합니다. 인공 지능의 한 형태인 자연어 처리를 사용하여 연구자들은 심장 근육이 두꺼워지는 것을 나타내는 심장 초음파를 받은 환자를 식별했습니다.

이는 고혈압으로 인해 자주 발생하는 상태입니다. 의사들이 이러한 결과를 통보받았을 때, 고혈압을 진단하고 고혈압을 조절하기 위한 약물을 처방할 가능성이 거의 4배나 더 높았습니다.

이 연구는 심장 질환이 있는 환자의 치료를 개선하기 위해 기존 전자 건강 데이터를 사용할 수 있는 혁신적이고 자동화된 접근 방식의 잠재력을 강조합니다. 이 결과는 JAMA Cardiology 에 게재되었으며 2025년 American College of Cardiology의 연례 과학 세션 및 엑스포에서 동시에 발표되었습니다.

"고혈압은 증상이 없이도 혈압이 너무 높을 수 있기 때문에 침묵의 살인자로 알려져 있습니다." 매사추세츠 종합병원(MGH) 내과 심장학과의 수석 저자 제이슨 H. 와스피, MD, MPhil이 말했습니다. 그는 매사추세츠 종합 브리검 의료 시스템의 창립 멤버입니다. 와스피는 또한 MGH의 몬간 연구소에서 의사 연구원으로 일하고 있습니다. "충분히 검사를 받지 않으면 고혈압은 시간이 지남에 따라 심장과 혈관에 손상을 줄 수 있으며, 혈압을 일찍 발견했다면 예방할 수 있었을 것입니다."

미국에서는 고혈압을 앓고 있는 사람의 절반 가까이가 이 질병에 대해 알지 못하거나 치료를 받지 않습니다.

"의사를 만나거나 검사를 받을 때와 같이 일상적인 임상 치료를 통해 생성되는 정보가 매우 많습니다. 그리고 이 정보에는 종종 환자가 고혈압을 앓고 있음을 나타낼 수 있는 미묘한 단서가 있습니다. 하지만 임상의가 전체 의료 기록을 마스터하는 것은 불가능합니다. 우리 시험의 전제는 데이터가 평범한 곳에 숨겨져 있을 가능성이 높으며, 환자 치료를 개선하기 위해 이를 밝히는 방법을 검증하고자 했습니다." 연구를 수행한 주요 저자 Adam Berman, MD, MPH가 말했습니다.

그는 Mass General Brigham 의료 시스템의 창립 멤버인 Brigham and Women's Hospital의 심혈관 내과 부서에 있었습니다. 당시 Berman은 Massachusetts General Physicians Organization의 건강 정책 및 관리 부문의 David F. Torchiana 펠로우였습니다. Berman은 현재 NYU Grossman School of Medicine의 Leon H. Charney 심장학과, 내과 부서의 조교수입니다.

연구팀은 심장 초음파 검사(심장 초음파)에서 얻은 데이터를 걸러내어 고혈압으로 인해 심장 근육이 두꺼워지는 좌심실 비대증 사례를 식별할 수 있는 자연어 처리를 만들어 사용했습니다. 이 알고리즘은 Mass General Brigham에서 이전에 심장 근육 문제가 없었고 고혈압 치료를 받지 않는 환자 648명을 식별했습니다. 환자의 평균 연령은 59세였고 38%가 여성이었습니다.

그들은 환자의 절반을 무작위로 배정하여 개입을 받았고, 해당 환자의 경우 인구 건강 코디네이터가 환자의 담당 의사에게 결과를 알렸습니다. 또한 24시간 혈압 모니터링 검사를 실시하거나 심장 전문의와 평가를 예약하는 등 추가 치료를 위한 리소스도 제공했습니다. 비개입 대조군 환자의 임상의에게는 연락하지 않았으며, 해당 환자는 일반적인 치료를 받으며 모니터링되었습니다.

개입 그룹의 환자는 새로운 고혈압 진단을 받을 가능성(15.6% 대 4.0%)과 항고혈압제 처방을 받을 가능성(16.3% 대 5.0%)이 대조군보다 거의 4배 더 높았습니다. 두 그룹 간에 일차 진료 의사와의 후속 진료 예약 횟수에는 의미 있는 차이가 없었습니다. 임상의는 대부분 개입을 긍정적으로 보았습니다. 초기 알림에 응답한 82% 중 정성적 점수는 72%가 긍정적인 반응을 보였습니다.

"저희 팀은 의사와 환자가 가치 있게 여기는 무언가가 되도록 하는 데 큰 관심을 보였습니다."라고 Wasfy는 말했습니다. "의사들은 종종 피로와 번아웃을 일으킬 수 있는 알림으로 과부하가 걸리기 때문에, 저희는 의도적으로 사람이 전달하도록 아웃리치를 설계했습니다."

효과를 유지하는 동시에 다른 의료 환경에서 더 많은 도달 범위와 더 쉬운 구현을 위해 이 알림 전달 방법을 변경하거나 자동화할 수 있는지 확인하기 위해서는 추가 연구가 필요합니다.

"목표는 기존 데이터를 사용하여 기존 치료를 증강하는 것입니다."라고 Berman은 말했습니다. "이 환자들은 검사를 받았고, 그들의 데이터는 디지털 라이브러리에 보관되어 디지털 먼지를 모으고 있습니다. 우리의 시험은 이러한 데이터를 활용하여 의료 서비스 제공과 환자 치료를 개선할 수 있음을 보여줍니다."

저자: Wasfy와 Berman 외에도 Mass General Brigham의 저자로는 Michael K. Hidrue, Curtis Ginder, Linnea Shirkey, Japneet Kwatra, Anna C. O'Kelly, Sean P. Murphy, Jennifer M. Searl Como, Yee-Ping Sun, William T. Curry, Marcela G. del Carmen, Ron Blankstein, David A. Morrow, Benjamin M. Scirica, Niteesh K. Choudhry, James L. Januzzi가 있습니다. 추가 저자로는 John A. Dodson과 Danielle Daly가 있습니다.

공개 내용: 공개 내용의 전체 목록은 JAMA Cardiology에 게재된 논문에서 확인할 수 있습니다.

자금 지원: 이 연구는 심혈관 치료 제공 혁신을 지원하는 매사추세츠 일반의 조직에서 자금을 지원받았습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/03/250331192142.htm