뷰노, 미국심장협회서 AI 기반 심전도 연구 논문 4편 발표

▲뷰노메드 딥ECG™ 운영화면 (사진제공=뷰노)

뷰노는 11일부터 13일까지 미국 펜실베니아에서 개최되는 2023년 미국심장협회 연례학술대회(American Heart Association 2023, 이하 AHA 2023)에서 연구 논문 4편이 채택됐다고 8일 밝혔다.

AHA는 심장 분야를 선도하는 세계 최고 권위의 국제학술대회다. 전 세계 사망원인 1위로 꼽히는 심혈관질환 관련 연구를 지원하며, 매년 3만명 이상의 연구자들이 참여해 최신 학문 성과를 공유하는 연례학술대회를 개최한다.

뷰노는 이번 AHA에서 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어 뷰노메드 딥ECG™(VUNO Med-DeepECG™)의 질환별 세부 모델 2종 ▲딥ECG-AMI ▲딥ECG-LVSD를 처음 공개할 예정이다. 두 모델은 인공지능으로 심전도 데이터를 분석해 각각 급성심근경색과 심부전을 검출하는 딥러닝 모델로, 현재 모델별 제품화를 위해 국내 확증 임상시험을 진행하고 있다.

먼저 뷰노 연구팀은 급성심근경색(AMI, Acute Myocardial Infarction)을 탐지하는 딥러닝 모델 딥ECG-AMI의 성능을 검증한 연구 결과를 발표할 예정이다. 급성심근경색은 발병 후 2시간 이내에 혈관재개통술을 해야 생존할 수 있는 것으로 알려진 질환으로 조기 진단과 발견이 중요하다.

이 연구에서 딥ECG-AMI 모델은 딥러닝을 기반으로 병원에서 측정하는 표준 12유도심전도 데이터를 분석해 급성심근경색 환자를 높은 정확도로 탐지했다. 이는 해당 모델이 제품화를 통해 임상현장에 적용되면, 의료진이 적시 치료가 필요한 급성심근경색 환자를 선별하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있음을 의미한다. 또한 빠른 치료에 기여해 환자의 예후를 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

심부전의 주요 유형인 좌심실수축기능부전(LVSD, Left Ventricular Systolic Dysfunction)을 탐지하는 딥ECG-LVSD 모델의 성능 검증을 위한 연구에서도 높은 정확도와 임상적 유효성을 입증했다. 좌심실수축기능부전은 심장이 수축할 때마다 좌심실에서 배출되는 혈액의 비율을 말하는 좌심실박출률이 40% 이하로 떨어지는 상태를 말한다. 이번 연구는 기존 좌심실수축기능부전 진단을 위해 시행되는 심초음파 외에도 인공지능 기반 심전도 분석으로 해당 질환을 우수한 성능으로 탐지할 수 있음을 확인했다는 점에서 의미를 갖는다.

이외에도 딥ECG-AMI 모델의 진단 원리를 설명하기 위해 해석가능성(interpretability) 검증 결과를 발표할 예정이다. 또한 인공지능으로 심방세동(Atrial Fibrillation) 환자의 심전도 데이터를 분석해 초기 심방세동과 중기 이상의 심방세동을 구분하는 연구도 진행했다. 이를 통해 치료 가능성이 높고 예후도 좋은 초기 심방세동 환자를 미리 선별할 수 있다.

이예하 뷰노 대표는 “AHA 2023에서 향후 뷰노의 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어를 활용한 사업 및 연구개발의 청사진을 처음으로 공개하게 됐다”며 “심전도 데이터는 급성심근경색과 심부전뿐 아니라 심방세동, 고칼륨혈증, 만성콩팥병 등 다양한 질환의 단서로써 잠재적인 가능성이 매우 높다는 점에서 앞으로도 인공지능 기술을 지속 적용해 환자 중심 헬스케어를 실현할 수 있도록 계속 힘쓰겠다”고 말했다.