분당서울대병원은 순환기내과 윤연이·조영진·박지석, 응급의학과 김중희 교수 연구팀이 '안정형 협심증' 환자에서도 심근경색 등 관상동맥질환을 고위험군을 판별할 수 있는 심전도 분석 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 5일 밝혔다.
급성심근경색으로 심장에 혈액 공급이 극심하게 제한될 시 환자들이 느끼는 대표적인 증상은 가슴통증(흉통)이다. 이 경우 증상이 느껴지는 즉시 최대한 빠른 시간 내에 혈관을 재개통 및 확장하는 치료를 받아야 한다. 최근 응급실에서 빠른 판단 및 조치를 위해 흉통 환자를 대상으로 간단한 심전도 검사만 시행해도 심근경색 등 급성 관상동맥 질환의 여부를 판별하는 AI 기술이 활발하게 개발되고 있다.
다만 AI 기반 심전도 분석 기술들은 대부분 가슴통증이 심하고 심전도 변화가 비교적 뚜렷한 응급 환자에 한해서 활용이 가능하다. 상대적으로 흉통이 간헐적이고 심전도 변화가 뚜렷하지 않은 '안정형 협심증' 환자를 대상으로는 관상동맥에 문제가 있는지 찾아내기 어려운 한계가 있었다.
연구팀은 분당서울대병원을 방문한 2만1866명 환자의 심전도 데이터를 활용, 안정형 협심증 환자에서 관상동맥질환의 위험도를 알려주는 심전도 분석 AI 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 보였다.
이번 연구는 그간 심전도 분석으로는 관상동맥질환 위험도를 평가하기 어려웠던 안정형 협심증 환자에서 심근경색 등의 고위험군을 평가할 수 있는 AI 솔루션이 개발됐다는데 의미가 있다.
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.
이번 연구 결과는 국제 저명학술지 '유로피언 하트 저널 디지털 헬스'에 게재됐다.
정용철 기자 jungyc@etnews.com
