AI 활용해 좌심실 수축기능 장애 더 정밀하게 진단

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 충남대학교병원은 심장내과 박재형 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용한 심전도 분석을 통해 좌각차단 환자의 좌심실 수축기능 장애를 예측할 수 있음을 규명했다고 29일 밝혔다.

연구팀은 심전도에서 나타나는 좌각차단(LBBB) 소견이 좌심실 수축기능 장애와 밀접한 관련이 있음에도 확진을 위한 심초음파 검사가 임상 현장에서 즉시 시행되기 어려운 점에 주목했다.

이에 심전도 데이터를 인공지능으로 분석해 심초음파 검사로 확인되는 좌심실 수축기능 장애를 예측할 수 있는 모델을 개발하고 성능을 평가했다.

그 결과, 해당 AI 모델은 좌각차단 환자를 대상으로 좌심실 수축기능 장애를 정확도 75.8%, 민감도 77.1%로 검출해 기존 임상 판단 방식보다 진단 능력을 유의미하게 향상시킨 것으로 나타났다. 이는 심초음파 검사가 제한적인 환경에서도 고위험 환자를 조기에 선별할 수 있는 가능성을 제시한 결과라고 연구팀은 설명했다.

박재형 교수는 "이번 연구는 심초음파 검사를 즉시 시행하기 어려운 상황에서도 심전도상의 좌각차단 소견만으로 좌심실 수축기능 장애를 조기에 예측할 수 있음을 보여줬다"며 "향후 환자 예후 관리와 임상적 의사결정의 정확도를 높이는 데 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

서울대학교병원 영상의학과 이동헌 교수와 충남대학교 의과대학 김도헌 학생이 공동 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 게재됐다.

jongseo12@news1.kr