인공지능을 활용해 심장 박동이 불규칙한 심방세동을 조기 진단할 수 있는 길이 열렸다.
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. 이런 이유로 뇌졸중, 심부전 등 치명적 합병증으로 이어진 뒤 심방세동이 있었다는 것을 확인하는 경우가 많다.
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 개발한 모델을 활용해 AI의 진단 성능을 분석한 결과, 심방세동 예측 인공지능의 성능은 여러 번 검사를 받는 것을 기준으로 만든 모델이 더 정교했다. 병원을 여러 번 찾은 사람의 데이터를 활용한 다회 모델 민감도는 0.810, 특이도는 0.822, 정확도는 0.816이고, 단일 모델은 민감도 0.744, 특이도 0.742, 정확도 0.743으로 나타났다. 민감도가 낮을수록 우수하다고 평가된다. 단일 모델의 민감도가 다회 모델보다 상대적으로 낮지만, 다회 모델도 성능이 준수하다는 의미다.
연구진은 이번 연구를 통해 기존 모델의 한계 중 하나인 설명력 부족 문제가 해결됐다고 설명했다. 박경민 교수는 “AI를 활용해 심방세동을 더 일찍 예측하고, 조기에 치료 관리를 할 수 있는 가능성을 봤다”며 “실제 임상에서 효과적으로 활용돼 심방세동의 조기 진단과 치료에 활용이 되기를 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 ‘범부처전주기의료기기연구개발사업단’ 후원을 받아 진행됐으며, 연구 결과는 ‘미국심장협회지’ 최신 호에 실렸다.