씨어스테크놀로지 " AI 부정맥 예측모델 발표…정확도 97%"

/사진제공=씨어스테크놀로지

이기홍 전남대학교병원 교수 연구팀과 씨어스테크놀로지는 모비케어를 활용한 인공지능(AI) 부정맥 예측 모델을 5일 발표했다. 이번에 공개한 딥러닝 AI모델은 정확도 97.4%, 민감도 97.5 %, F1-Score 97.4 %로 우수한 예측성능을 보였다.

이 교수 연구팀과 씨어스는 지난달 30일부터 이달 2일까지 영국 런던에서 열린 유럽심장학회 연례학술대회(ESC 2024)서 웨어러블 심전계를 활용해, 정상동리듬을 갖는 심전도에서 심방세동 부정맥의 발생 확률을 추출하는 AI 예측모델의 연구결과를 발표했다.


연구팀은 약 100만 명의 12리드 심전도 데이터를 기반으로 딥러닝을 활용한 통계적 심방세동 예측 모델을 구축했다. 이후 추가로 전향적으로 모집한 7200명에게 씨어스의 웨어러블 심전계(mobiCARE-MC100)를 부착해 수집된 단일 유도 심전도 데이터를 학습시켜 단일 리드 웨어러블 심전계를 활용한 심방세동 예측 AI 모델의 심방세동 예측력을 향상시켰다.

이번 연구는 12리드 심전도 데이터로 학습된 딥러닝 알고리즘에 단일 리드 웨어러블 심전계로 측정된 심전도 데이터를 추가 학습시킴으로서, 웨어러블 심전계의 심방세동 예측모델 성능을 크게 향상했다. 또 웨어러블 심전계와 AI를 활용해 잠재적 심뇌혈질환의 조기 예측과 더불어 환자의 치료계획을 수립하는 데 효과적으로 활용될 수 있다는 근거를 제시했다는 것이 회사 측의 설명이다.

씨어스테크놀로지 관계자는 "이번 연구는 부정맥 중에서도 예후가 좋지 않은 심방세동을 조기에 예측해 뇌졸중, 심근경색, 심부전 등 중증질환 조기 대응에 매우 유용하게 활용될 것으로 보인다"고 설명했다.


이기홍 전남대학교병원 교수는 "간편하게 착용해 장시간 심전도 검사가 가능한 웨어러블 심전계로 부정맥 진단뿐 아니라 동시에 심방세동 발병 예측까지 가능하게 되면서 심뇌혈관질환 예방관리에도 획기적인 변화가 올 것"이라고 말했다.

이영신 씨어스테크놀로지 대표는 "이번 연구는 디지털 헬스케어 전문기업과 의사과학자의 모범적인 협업모델"이라며 "이미 30만 명에 가까운 외래환자 부정맥 검사 처방실적을 가진 모비케어는 이번 연구성과를 통해 웨어러블 AI 진단 시장을 계속 선도해 나갈 수 있을 것"이라고 강조했다.

한편 전남대병원 연구팀과 씨어스테크놀로지는 자체 개발한 예측 AI 모델을 지난 1월 JKMS에 게재했으며 확보한 데이터를 활용해 후향적 연구를 공동으로 추진, 이 연구들이 사업화가 될 수 있도록 지속해서 협력해 나갈 예정이다.