인공지능을 활용해 심장 박동이 불규칙한 심방세동을 조기 진단할 수 있게 됐다.
삼성서울병원은 박경민·김주연 순환기내과 교수팀은 디지털 헬스케어기업 웰리시스와 심전도(ECG) 검사를 활용해 심방세동 발병을 예측하는 인공지능 모델을 개발했다고 21일 밝혔다.
심방세동은 가장 흔한 부정맥 증상 중 하나다. 초기엔 무증상 환자가 많은 데다 검사를 해도 심전도 검사에선 정상으로 보이는 환자가 많다. 뇌졸중, 심부전 등 치명적 합병증으로 이어진 뒤 심방세동이 있었다는 것을 확인하는 사례가 많은 이유다.
연구팀은 2010년 1월부터 2021년 5월까지 삼성서울병원, 삼성창원병원, 강북삼성병원을 다녀간 17만6090명의 12리드 심전도 데이터 41만5964개를 머신러닝 기법으로 학습시켜 인공지능 모델을 만들었다.
이들은 최초 심전도 검사에서 모두 정상 리듬이었지만 이후 심방세동을 진단받은 사람(1만 1810명)과 그렇지 않은 사람(16만4280명)을 나눠 인공지능 모델을 학습시켰다.
이렇게 구축한 모델을 활용해 분석했더니 병원을 여러번 찾은 사람의 데이터를 활용한 다회 모델 민감도는 0.810, 특이도는 0.822, 정확도는 0.816으로 나타났다. 특히 기존 모델이 가진 한계 중 하나인 설명력 부족이 이번에 개발한 새 모델에서 해결됐다는 게 연구진의 설명이다.
박 교수는 "AI를 활용해 심방세동을 더 일찍 예측하고, 조기에 치료 관리를 할 수 있는 가능성을 보았던 연구"라며 "실제 임상에서 효과적으로 활용되어 심방세동의 조기 진단과 치료에 활용이 되기를 기대한다"고 했다.
'범부처전주기의료기기연구개발사업단' 후원을 받아 진행된 이번 연구 결과는 '미국심장협회지' 최신호에 실렸다.
이지현 기자 bluesky@hankyung.com
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