아주대병원 순환기내과 소문승 교수팀(신준한·박진선 교수)은 의료 인공지능 기업 뷰노(VUNO)와 공동으로 12유도 심전도(ECG)를 활용해 좌심실 이완기능장애를 탐지하는 딥러닝 AI 모델을 개발했다고 21일 밝혔다.

이번 연구는 유럽심장학회(ESC) Congress의 공식 Congress News에 'AI-ECG detection of diastolic dysfunction: A screening approach for early HFpEF'라는 제목의 특별 기사로 소개됐다. ESC Congress는 전 세계 심혈관 분야 연구자와 의료진이 참여하는 학술대회다.

좌심실 이완기능장애는 심장이 수축 후 충분히 이완되지 못해 혈액을 원활하게 받아들이지 못하는 상태로, 박출률 보존 심부전(HFpEF)과 관련이 있다. 현재 이완기능은 주로 심초음파로 평가하지만, 모든 환자에게 시행하기에는 현실적 제약이 있다. 연구팀은 간편한 심전도에 AI를 적용해 이완기능장애 가능성이 높은 환자를 선별할 수 있는지 확인했다.

연구팀은 총 2만1385명의 심전도 및 심초음파 데이터를 활용해 모델을 개발했다. 분석 결과 AI 모델의 판별 성능을 나타내는 AUROC는 검증군에서 0.908, 시험군에서 0.913을 기록했다. 시험군에서 음성예측도(NPV)는 96.6%로 나타났다.

소문승 교수는 "심전도는 의료현장에서 접근성이 높은 검사인 만큼, 이번 AI 모델이 향후 이완기능장애를 조기에 발견하는 선별 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 이어 "앞으로 외부 의료기관 데이터와 다양한 환자군을 대상으로 추가 검증을 진행해 실제 임상 현장에서의 활용 가능성을 확인할 계획"이라고 밝혔다.

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