산모 살린 인공지능..메디컬AI, 주산기 심근증 진단 성과

산모의 심부전을 AI(인공지능)로 선별할 수 있다는 연구 결과가 국제 학술지를 통해 공개됐다.

이승미 서울대병원 산부인과 연구팀은 '심전도 기반 딥러닝 모델을 활용한 주산기 심근증 선별'에 관한 논문을 '미국 산부인과학저널 모체태아의학'(AJOG MFM) 최신호에 게재했다. 논문에 쓰인 기술은 실제 서울대학교병원에 방문한 산모의 심기능 저하를 선별하는 데 탁월한 성능을 보였다.


이 연구는 산모로부터 측정한 12 유도 심전도를 분석, PPCM(주산기 심근증)을 예측한 인공지능의 성능을 확인한 연구다. 2011년 12월부터 2022년 5월까지 서울대병원에서 분만 전 심초음파를 수행한 204명의 산모 데이터를 기반으로 진행했다.

PPCM은 출산 전후 심장의 좌심실 수축 기능이 약화하면서 심부전을 일으키는 질환이다. 드물게 발병하지만 사망률이 높은 것으로 알려져 치명적일 수 있다. 이번 논문 PPCM 진단에는 '메디컬에이아이'(Medical AI, 대표 권준명·김흥석)가 개발한 심부전 선별 소프트웨어 '에티아엘브이에스디(AiTiALVSD)가 사용됐다.

AiTiALVSD는 좌심실수축기능부전을 선별하는 AI 기반 솔루션이다. 심부전은 크게 좌심실(심장 안의 왼쪽 아래의 부분)의 수축 기능이 떨어져 발생하는 형태와 좌심실의 이완 기능 문제로 발생하는 형태로 분류한다. 전자에 해당하는 좌심실수축기능부전은 전체 심부전 환자의 약 50%를 차지한다. 이를 활용한 '주산기 심근증' 선별 정확도는 97.9%에 달했다. 양성예측도는 44%, 음성 예측도는 99.4%다. '주산기 심근증'을 선별하기 위해 사용했던 검사방법인 혈액검사(NT-proBNP)의 정확도(AUROC)는 90.6%였다.


아울러 이번 논문에서는 스마트워치 등으로 측정 가능한 1 유도 심전도만을 분석, '주산기 심근증'을 선별하는 성능도 확인했다. 1 유도 심전도를 기반으로 '주산기 심근증'을 선별한 정확도(AUROC)는 94.4%를 나타냈다.

기존 의학기술로는 심전도 판독으로 심부전 여부를 확인할 수 없었다. 이 때문에 심전도 검사보다 시간과 비용이 더 소요되는 심초음파 검사나 정확도가 만족스럽지 않은 혈액검사를 심부전 진단을 위해 실시해 왔다. AiTiALVSD로 10초면 측정 가능한 심전도를 바탕으로 심부전을 검진할 수 있음을 확인한 게 이번 연구의 주된 의의라고 메디컬에이아이 측은 설명했다.

권준명 메디컬에이아이 대표는 "세계적으로 영향력 있는 저널에 주산기 심근증을 선별한 AiTiALVSD의 성과를 공유했다"며 "앞으로 더 많은 기회를 통해 메디컬에이아이의 최신 선도 기술을 세계 무대에서 알리겠다"고 말했다.

아울러 이번 연구 결과는 최근 열린 세계산부인과초음파학회 연례 학술대회(ISUOG 2023)에서도 발표됐다. 'ISUOG'는 산부인과 초음파 분야에서 가장 권위 있는 학회로, 해마다 학술대회를 열고 최신 기술과 연구 결과를 공유한다.

'ISUOG 2023'에서 연구 결과를 발표한 이민성 메디컬에이아이 상무(메디컬그룹장)는 "AiTiALVSD는 2023년 대한민국에서 의료기기 인허가를 득하고 실제 의료현장에서 혁신의료기술로 사용 중인 제품"이라고 말했다.

이민성 메디컬에이아이 상무가 심전도 기반 딥러닝 모델을 활용한 주산기 심근증 선별 연구 성과를 발표 중이다/사진제공=메디컬AI