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doi:10.1148/radiol.250078 서론 급성 심근경색(Acute Myocardial Infarction, AMI)은 여전히 전 세계적으로 높은 사망률과 합병증 발생률을 보이는 심혈관 질환이다.  최근 수십 년간 중재적 시술(PCI)과 약물 치료의 발전에도 불구하고, 심근경색 환자들의 장기적 예후를 정밀하게 예측하고 관리하는 것은 임상 현장에서 중요한 과제로 남아 있다.  기존의 예후 지표로는 좌심실 구혈률(LVEF), Killip 분류, 그리고 혈중 바이오마커들이 널리 활용되어 왔으나, 이러한 지표들은 개별 환자의 세밀한 위험도 평가에는 한계가 있다. 이에 따라 영상의학적 접근, 특히 심장 자기공명영상(Cardiac Magnetic Resonance Imaging, CMR)이 새로운 가능성을 제시하고 있다.  그중에서도 좌심방 최소 용적 지수(Left Atrial Minimum Volume Index, LAVImin)는 최근 연구에서 급성 심근경색 환자의 주요 심혈관 사건(Major Adverse Cardiovascular Events, MACE)을 독립적으로 예측할 수 있는 새로운 바이오마커로 주목받고 있다. 본 칼럼에서는 최신 연구 결과와 함께, LAVImin의 임상적 의미, 기존 평가 지표와의 비교, 그리고 실제 진료 현장에서의 적용 가능성을 심층적으로 살펴보고자 한다. 본론 1. 좌심방의 역할과 LAVImin의 정의 좌심방은 단순히 혈액을 전달하는 통로가 아니라, 심장의 충만(ventricular filling)과 압력 조절에 핵심적 역할을 담당한다.  좌심방의 용적과 기능은 좌심실 이완 기능, 폐순환 압력, 전신 혈역학 상태를 반영하는 중요한 지표다. 기존 가이드라인은 주로 좌심방 최대 용적(LAVImax)에 근거한 평가를 권고해 왔으나, 최근 연구에서는 LAVImin이 오히려 좌심방의 만성적 압력 부담과 심근 섬유화 정도를 더 민감하게 반영 한다는 점이 밝혀졌다.  특히, CM...

  서론 오늘날 의료·생명공학 분야에서 가상 심장 시뮬레이션(Virtual Heart Simulation)은 임상 실험 데이터를 해석하고 부정맥, 심부전 등 다양한 심혈관 질환의 메커니즘을 규명하는 데 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다.  이러한 시뮬레이션은 상미분방정식(ODE)과 편미분방정식(PDE)을 풀어내는 복잡한 수학적 계산에 기반하며, 계산 속도와 정확도가 연구 성과를 좌우합니다. 특히 최근 들어 고해상도 심장 모델 을 활용한 연구가 활발해지면서, 기존 CPU 기반 병렬처리만으로는 연산 속도에 한계가 드러나고 있습니다.  이에 따라 GPU(그래픽 처리 장치)를 활용한 병렬처리가 새로운 해결책으로 부상하고 있습니다.  본 칼럼에서는 최신 연구를 기반으로 CPU와 GPU 병렬처리의 성능을 비교 분석하고, 의료·바이오 시뮬레이션 연구자와 관련 산업이 얻을 수 있는 시사점을 제시합니다. 1. 가상 심장 시뮬레이션의 필요성 심장 생리학 연구에서는 단일 세포 수준의 전기적 활동부터 심실 전체의 수축·이완에 이르기까지 정밀한 계산이 필요합니다.  이를 위해 Courtemanche, Ten Tusscher, O’Hara-Rudy 모델 과 같은 검증된 인체 심근세포 모델이 널리 사용되고 있습니다. 그러나 실제 임상 적용을 위해서는 수십만~수백만 개의 노드 를 포함한 2D 및 3D 심장 조직 모델을 계산해야 하며, 이는 막대한 연산량을 요구합니다.  따라서 효율적인 병렬처리 아키텍처 의 도입이 필수적입니다. 2. CPU와 GPU 병렬처리의 차이 2.1 CPU 병렬처리 CPU 병렬처리는 Message Passing Interface (MPI)를 이용하여 다수의 프로세서에 작업을 분배합니다. 장점: 구조가 단순하고, 독립적 연산에서 성능 향상. 단점: 프로세서 간 통신 비용(communication cost)이 커지면 성능이 저하. 그림 1. CPU 병렬처리를 통한 ODE 연산 ...