윤연이·조영진·박지석·김중희 교수 팀, 내원 환자 2만1866명 심전도 데이터 활용
“응급실·외래 진료·건강검진까지 관상동맥질환 선별하기 위한 용도로 폭넓게 활용 가능
분당서울대병원은 순환기내과 윤연이·조영진·박지석, 응급의학과 김중희 교수 연구팀이 ‘ 심전도 분석 인공지능 모델을 개발했다. (왼쪽부터)순환기내과 윤연이·조영진·박지석 교수, 응급의학과 김중희 교수. 분당서울대병원 제공
우리 몸의 심장은 평생 동안 수축과 이완을 반복하기 위해 관상동맥이라고 불리는 세 개의 혈관을 통해 심장근육에 막대한 양의 혈액을 공급받는데, 콜레스테롤 등으로 인해 관상동맥이 좁아지거나 막히면 심장근육에 혈액이 제대로 공급되지 않는 관상동맥질환이 발생할 수 있다.
최근 응급실에서 빠른 판단 및 조치를 위해 흉통 환자를 대상으로 간단한 심전도 검사만 시행해도 심근경색 등 급성 관상동맥 질환의 여부를 판별하는 인공지능 기술이 활발하게 개발되고 있다.
그러나 이러한 인공지능 기반 심전도 분석 기술들은 대부분 가슴통증이 심하고 심전도 변화가 비교적 뚜렷한 응급 환자에 한해서 활용이 가능하고, 상대적으로 흉통이 간헐적이고 심전도 변화가 뚜렷하지 않은 ‘안정형 협심증’ 환자를 대상으로는 관상동맥에 문제가 있는지 찾아내기 어려운 한계가 있었다. 병원에서 검사를 시행할 때 흉통 등의 증상이 지속적으로 나타나지 않는 환자를 대상으로는 사용이 어렵다는 의미다.
이에 연구팀은 분당서울대병원을 방문한 2만1866명 환자의 심전도 데이터를 활용, 안정형 협심증 환자에서 관상동맥질환의 위험도를 알려주는 심전도 분석 인공지능을 개발하는 데 성공했다. 이때, 관상동맥질환은 관상동맥 내경이 50% 이상 좁아진 것으로 정의했으며, 혈관 3개 중 2개 이상에서 협착이 발생한 경우는 다혈관 질환으로 정의했다.
연구팀이 별도의 코호트 연구에서 수집한 4517명의 환자 데이터를 검증한 결과, 알고리즘이 산출한 수치(디지털마커)의 정확도를 의미하는 AUC(곡선하면적)는 최대 0.840에 이를 정도로 우수한 성능을 보여 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
이번 연구는 그간 심전도 분석으로는 관상동맥질환 위험도를 평가하기 어려웠던 안정형 협심증 환자에서 심근경색 등의 고위험군을 평가할 수 있는 인공지능 솔루션이 개발된 것으로 의미가 깊다.
윤연이 교수는 “심전도 기기와 연결 없이 심전도 결과를 사진 촬영만 해도 분석할 수 있어 휴대폰만 있다면 누구든 사용할 수 있을 정도로 범용성이 아주 높은 솔루션”이라며 “응급실뿐만 아니라 외래 진료나 건강검진까지 관상동맥질환 고위험군을 선별하기 위한 용도로 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
조영진 교수는 “이번에 개발한 디지털마커 외에도 심전도만으로 심혈관 사망, 발작성 심방세동, 좌심실 비후, 비후성 심근병증, 심장판막질환과 같은 다양한 질환들을 조기진단 할 수 있는 디지털 마커들을 발굴했다”며 “이들을 총망라해 현재 1차 의료기관에서도 활용 가능한 심전도 분석 솔루션을 개발했으며, 추후 임상시험을 진행할 예정”이라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 저명학술지 ‘European Heart Journal Digital Health’에 게재됐다.
