사용자가 집에서 직접 측정한 휴대용 심전도 데이터를 활용, 한 달 내 심방세동이 나타날 수 있다고 미리 알려주는 인공지능(AI)에 대한 연구가 나왔다. 

의료AI 기업 뷰노는 최근 AI 기반 휴대용 심전도 측정 의료기기 ‘HATIV P30(이하 HATIV)’으로 수집한 실사용 데이터를 통해 심방세동 발생 예측 딥러닝 모델을 개발했다고 밝혔다.

뷰노 연구팀은 부정맥이 발견되지 않은 ‘정상 리듬’ 심전도에도 앞으로 심방세동이 생길 가능성을 시사하는 미세한 신호가 남아 있을 수 있다고 가정하고 이를 딥러닝으로 학습시켰다.

정상 판정 심전도 한 장만으로 7일·14일·31일 이내 심방세동 발생 위험을 추정하는 방식이다.

연구에는 2023년 3월부터 2024년 11월까지 국내 HATIV 사용자 8206명이 측정한 심전도 38만6519건이 활용됐다. 

병원의 통제된 환경에서 수집한 데이터가 아니라 사용자가 일상에서 직접 측정한 기록이라는 점이 기존 연구와 다르다. 

분석 결과, 31일 이내 심방세동 발생 예측 성능은 AUROC 0.787로 나타났다. 7일·14일 기준에서도 각각 0.793, 0.785로 비슷한 수준을 유지했다.

AUROC는 이진 분류 모델 성능을 평가하는 대표적 지표다. 0.5(무작위)에서 1.0(완벽) 사이의 값을 가지며 1에 가까울수록 분류 성능이 우수하다.

연구팀은 또한 심방세동을 진단받은 적 없지만 고령·고혈압 등으로 심방세동 위험이 높다고 분류된 환자 144명을 추적했다. 

환자마다 첫 정상 심전도 한 장으로 위험군과 비위험군을 나눈 뒤 31일간 지켜본 결과, 새로 확인된 심방세동 5건은 모두 위험군에서 발생했다.

뷰노 주성훈 CTO는 “겉으로 정상인 기록만으로도 미래 위험을 읽어낼 수 있다는 가능성을 딥러닝 기술과 HATIV 실사용 데이터로 확인했다는 점에서 의미가 크다”고 평가했다. 

이어 “뷰노 심전도 분석 기술의 임상적 근거를 HATIV 데이터를 통해 지속적으로 보강해 일상적인 심장 건강 관리에 기여할 수 있는 기술로 발전시켜 나가겠다”고 덧붙였다.

한편, 이번 연구는 전남대병원 이기홍 교수 연구팀 및 한림대동탄성심병원 연구팀과 공동으로 수행됐으며 국제학술지 ‘JMIR Medical Informatics’에 게재됐다.