"인공지능으로 심전도 분석해 급성 심부전 환자의 장단기 예후 예측한다"
왼쪽부터 순환기내과 조영진, 윤민재, 최동주 교수, 응급의학과 김중희 교수. 분당서울대병원 순환기내과 조영진·윤민재·최동주 교수, 응급의학과 김중희 교수 연구팀(세브란스병원 이찬주·강석민 교수 공동 연구)은 심전도를 인공지능으로 분석해 급성 심부전 환자의 장단기 예후를 정교하게 예측할 수 있다고 14일 밝혔다. 심장의 구조적, 기능적 이상으로 신체 조직에 혈액이 제대로 공급되지 않는 심부전은 호흡곤란을 비롯해 극심한 피로감과 운동능력 저하, 부종 등을 유발하며 치료를 받더라도 재입원, 사망 등의 위험이 높아 주의가 필요하다. 심부전을 진단하고 예후를 예측하기 위해서는 혈액검사, 심전도, 흉부 X선, 심장 초음파 등을 비롯해 심장 MRI와 같은 정밀 검사가 시행되는데, 시간, 비용 등의 현실적인 제약이 있어 임상 현장에서 이러한 검사들이 충분히 활용되기 어려운 경우가 많다. 이에 연구팀은 심장의 전기적 활동을 파장 형태로 기록하는 심전도(ECG) 검사 결과 4만 7천여 건을 딥러닝 알