뷰노가 AI 기반 휴대용 심전도 측정 의료기기 ‘하티브(HATIV) P30’ 실사용 데이터를 활용해 심방세동 발생을 예측하는 딥러닝 모델을 개발했다고 18일 밝혔다.

연구 결과는 국제 학술지 ‘JMIR Medical Informatics’에 게재됐으며, 전남대병원 이기홍 교수 연구팀 및 한림대 동탄성심병원 연구팀과 공동으로 수행했다.

이번 연구는 2023년 3월부터 2024년 11월까지 국내 하티브 사용자 8206명이 측정한 심전도 38만6519건을 활용했다. 병원 장비가 아닌 사용자가 집에서 직접 측정한 데이터를 기반으로 한 것이 특징이다.

연구팀의 분석 결과 31일 이내 심방세동 발생 예측 성능은 AUROC 0.787로 나타났다. 7일 및 14일 기준 예측 성능도 각각 0.793, 0.785로 비슷한 수준을 유지했다.

연구팀은 심방세동 진단 이력이 없으나 고령·고혈압 등으로 위험이 높은 환자 144명을 추적 관찰했다. 첫 정상 심전도 한 장으로 위험군과 비위험군을 분류한 뒤 31일간 관찰한 결과, 새로 확인된 심방세동 5건은 모두 모델이 위험이 높다고 분류한 그룹에서 발생했다.

뷰노 주성훈 CTO는 “지금까지 휴대용 심전도에 적용된 AI는 이미 나타난 부정맥을 찾아내는 역할을 했다”며 “이번 연구는 겉으로 정상인 기록만으로도 미래 위험을 읽어낼 수 있다는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.

주 CTO는 “이러한 예측 AI가 추후 휴대용 심전계에 탑재된다면 가정이나 1차 의료기관에서도 심방세동 위험을 미리 알아볼 수 있게 되는 셈”이라고 밝혔다.

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