"정상 심전도인데 한달 뒤 심방세동"…뷰노 AI가 미리 찾는다

(서울=뉴스1) 임여익 기자 = 심전도를 측정할 당시에는 이상이 없어도 향후 한 달 안에 심방세동이 발생할 위험을 미리 찾아내는 인공지능(AI) 기술의 가능성이 확인됐다. 병원이 아닌 일상에서 사용자가 직접 측정한 휴대용 심전도 데이터를 활용한 연구 결과다.

뷰노(338220)는 AI 기반 휴대용 심전도 측정 의료기기 'HATIV P30'(하티브 P30)으로 수집한 실사용 데이터를 활용해 심방세동 발생 위험을 예측하는 딥러닝 모델을 개발했다고 18일 밝혔다.

이번 연구는 전남대학교병원 이기홍 교수 연구팀, 한림대학교 동탄성심병원 연구팀과 공동으로 진행했으며 국제학술지 'JMIR Medical Informatics'에 게재됐다.

심방세동은 심장이 불규칙하게 뛰는 부정맥의 하나다. 증상이 계속 나타나는 것이 아니라 생겼다가 사라지는 경우가 있어 심전도를 찍는 순간 정상으로 나오면 발견하기 어려울 수 있다.

기존 스마트워치나 휴대용 심전계의 AI가 주로 측정 당시 나타난 부정맥을 찾아냈다면 이번 연구는 정상으로 보이는 심전도에서 미래의 심방세동 위험을 예측하는 데 초점을 맞췄다. 연구팀은 정상 심전도에도 향후 심방세동 발생 가능성을 보여주는 미세한 특징이 남아 있을 수 있다고 보고 AI를 학습시켰다.

연구에는 2023년 3월부터 2024년 11월까지 HATIV 사용자 8206명이 일상에서 측정한 심전도 38만 6519건이 활용됐다. 정상으로 판정된 심전도 한 건을 바탕으로 이후 7일·14일·31일 이내 심방세동이 나타날 위험을 예측하도록 했다.

31일 이내 심방세동 예측 성능을 나타내는 AUROC(수신자 조작 특성 곡선 아래 면적)는 0.787이었다. AUROC는 0.5에 가까우면 무작위 예측 수준이며 1에 가까울수록 모델이 위험군과 비위험군을 잘 구분한다는 의미다. 7일과 14일 기준 AUROC는 각각 0.793과 0.785였다.

심방세동은 혈전이 만들어지면서 뇌졸중 위험을 높일 수 있어 조기에 발견하는 것이 중요하다. 다만 이번 연구에서 제시된 AI는 심방세동을 확진하는 기술이 아니라 정상 심전도에서 향후 발생 위험이 높은 사람을 가려내는 방식이다. 실제 의료현장에서 선별 도구로 활용하려면 추가적인 임상 검증이 필요하다.

연구팀은 심방세동 진단 이력은 없지만 고령이나 고혈압 등으로 위험이 높은 환자 144명을 대상으로 추가 분석도 진행했다. 첫 정상 심전도를 이용해 위험군과 비위험군으로 나누고 31일간 추적한 결과 새로 확인된 심방세동 5건은 모두 AI가 위험이 높다고 분류한 그룹에서 발생했다.

주성훈 뷰노 최고기술책임자(CTO)는 "지금까지 휴대용 심전도에 적용된 AI는 이미 나타난 부정맥을 찾아내는 역할을 했다"며 "이번 연구는 겉으로 정상인 기록만으로도 미래 위험을 읽어낼 수 있다는 가능성을 딥러닝 기술과 HATIV 실사용 데이터로 확인했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

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