씨어스테크놀로지 "이기홍 교수, ESC서 모비케어 활용 AI 부정맥 예측모델 정확도 97.4%"

▲이기홍 전남대학교병원 교수가 영국 런던에서 열린 유럽심장학회 연례학술대회(ESC2024)에서 웨어러블 심전계를 활용해 정상동리듬(Normal Sinus Rhythm)을 갖는 심전도에서 심방세동 부정맥의 발생 확률을 추출하는 AI 예측모델의 연구결과를 발표했다.(씨어스테크놀로지 제공)

전남대학교병원(전남대병원) 이기홍 교수 연구팀과 씨어스테크놀로지(씨어스)는 모비케어를 활용한 인공지능(AI) 부정맥 예측모델을 발표했다. 이번에 공개한 딥러닝 AI모델은 정확도 97.4%, 민감도 97.5 %, F1-Score 97.4 %로 우수한 예측성능을 보였다.

전남대병원 이기홍 교수 연구팀과 씨어스는 8월 30일(현지시간)부터 이달 2일까지 영국 런던에서 열린 유럽심장학회 연례학술대회(ESC 2024)서 웨어러블 심전계를 활용해 정상동리듬을 갖는 심전도에서 심방세동 부정맥의 발생 확률을 추출하는 AI 예측모델의 연구결과를 발표했다고 5일 밝혔다.

연구팀은 약 100만 명의 12리드 심전도 데이터를 기반으로 딥러닝을 활용한 통계적 심방세동 예측모델을 구축했다. 이후 추가적으로 전향적으로 모집한 7200명에게 씨어스의 웨어러블 심전계(mobiCARE-MC100)를 부착해 수집된 단일 유도 심전도 데이터를 학습시켜 단일 리드 웨어러블 심전계를 활용한 심방세동 예측 AI 모델의 심방세동 예측력을 향상시켰다.

개발된 딥러닝 AI 모델은 정확도 97.4%, 민감도 97.5 %, F1-Score 97.4 % 예측성능을 보였다.

이번 연구는 12리드 심전도 데이터로 학습된 딥러닝 알고리즘에 단일 리드 웨어러블 심전계로 측정된 심전도 데이터를 추가 학습시킴으로서 웨어러블 심전계의 심방세동 예측모델 성능을 크게 향상시켰다. 또 웨어러블 심전계와 AI를 활용해 잠재적 심뇌혈질환의 조기 예측과 더불어 환자의 치료계획을 수립하는 데 효과적으로 활용될 수 있다는 근거를 제시했다.

씨어스테크놀로지 관계자는 “이번 연구는 부정맥 중에서도 예후가 좋지 않은 심방세동을 조기에 예측해 뇌졸중, 심근경색, 심부전 등 중증질환 조기 대응에 매우 유용하게 활용될 것으로 보인다”고 설명했다.

대한부정맥학회가 6월 발표한 한국 심방세동 팩트시트 2024에 따르면 10년 동안 심방세동 유병률은 2배 증가했으며 심방세동이 동반된 뇌경색 비율도 20.4% 수준으로 인구고령화에 따른 심뇌혈관질환 위험군도 꾸준히 증가하는 추세다.

이기홍 전남대학교병원 교수는 “간편하게 착용해 장시간 심전도 검사가 가능한 웨어러블 심전계로 부정맥 진단뿐 아니라 동시에 심방세동 발병 예측까지 가능하게 되면서 심뇌혈관질환 예방관리에도 획기적인 변화가 올 것”이라고 말했다.

이영신 씨어스테크놀로지 대표는 “이번 연구는 디지털 헬스케어 전문기업과 의사과학자의 모범적인 협업모델”이라며 “이미 30만 명에 가까운 외래환자 부정맥 검사 처방실적을 가진 모비케어가 이번 연구성과를 통해 부정맥 진단과 심방세동 예측 서비스까지 동시에 제공하게 된다면 웨어러블 AI 진단 시장을 계속 선도해 나갈 수 있을 것”이라고 강조했다.