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뷰노, 글로벌 학술지에 심전도 기반 심부전 탐지 AI 기술 입증

  • 2022. 08. 31

환자 데이터 분석해 심부전 탐지하는 AI 모델에 대한 연구 Scientific Reports에 게재

향후 심전도 분석 AI 의료기기 ‘뷰노메드 딥ECG™’에 연구 결과 적용 예정

 

[2022-08-31] 글로벌 의료인공지능 솔루션 기업 뷰노(대표 이예하)는 심전도 데이터를 분석해 심부전을 탐지하는 인공지능 모델에 대한 연구 결과가 세계적인 과학 저널 네이처(Nature)가 출간하는 SCI급 국제 학술지 Scientific Reports에 게재[i]됐다고 31일 밝혔다.

 

이번 연구는 실제 심부전 환자들의 심전도 데이터를 활용해 딥러닝 알고리즘이 심부전의 유형 중 하나인 박출률 감소 심부전(Heart Failure with reduced Ejection Fraction, HFrEF)을 탐지할 수 있는 지 확인하기 위해 진행됐다. 서울대학교병원 이해영 교수팀과 함께한 공동 연구로, 서울대학교병원의 급성심부전 환자 레지스트리(Korean Acute Heart Failure Registry, KorAHF)에 등록된 유증상 심부전 환자들의 데이터를 활용했다. 급성심부전 환자 레지스트리는 질병관리본부의 지원을 받아 전국 10개 대학병원에서 심부전 환자를 등록해 추적 관찰하는 연구 사업을 의미한다.

 

심부전은 심장 기능이 떨어져 온몸으로 충분히 혈액을 공급하지 못해 발생하는 질환이다. 노화뿐 아니라 심근경색, 부정맥, 고혈압, 협심증 등 다양한 질환에 의해 발생할 수 있기 때문에 정확한 원인 파악과 조기 치료가 중요하다. 박출률 감소 심부전은 심장이 수축할 때마다 좌심실에서 배출되는 혈액의 비율을 뜻하는 심박출률이 40% 미만인 것을 뜻하며, 이러한 환자들의 경우 5년 이내 사망할 확률이 50%에 달하는 것으로 알려져 있다.

 

연구 결과 뷰노의 인공지능 모델은 심부전 환자들의 데이터 중 박출률 감소 심부전 환자를 유의미한 성능[ii]으로 탐지했다. 또한 환자의 생존율에 대한 분석에서는 인공지능 모델이 분류한 박출률 감소 심부전 환자들은 그렇지 않은 환자들에 비해 5년 생존율이 유의미하게 낮았다. 이는 딥러닝 모델이 심전도 데이터에서 심부전의 주요 유형인 박출률 감소 심부전을 효과적으로 탐지할 수 있음을 의미하며, 더 나아가 심부전 환자의 생존과 관련된 예후 분석에도 활용될 수 있음을 시사한다.

 

뷰노는 이번 연구 결과를 향후 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어 뷰노메드 딥ECG™에 적용할 계획이다. 뷰노메드 딥ECG™는 딥러닝을 기반으로 심전도 데이터를 분석해 심부전증, 심근경색증, 부정맥을 검출하는 소프트웨어형 의료기기로, 지난 10월 식품의약품안전처로부터 제16호 혁신의료기기로 지정됐다.

 

이예하 뷰노 대표는 “이번 연구는 환자들의 실사용 데이터(Real-world data)를 토대로 인공지능이 심전도를 분석해 효과적으로 심부전을 탐지할 수 있음을 입증했다는 점에서 의미를 갖는다”며 “향후 심부전뿐 아니라 다양한 심장 질환을 탐지하는 가정용 AI 의료기기를 출시해 소비자들의 일상에서의 건강관리 및 만성질환 조기 진단에 기여할 수 있도록 힘쓰겠다”고 말했다.

 

[i] Jung Min Choi, Sungjae Lee, Mineok Chang, et al. Deep learning of ECG waveforms for diagnosis of heart failure with a reduced left ventricular ejection fraction, Scientific Reports, 20 August 2022. https://www.nature.com/articles/s41598-022-18640-8

[ii] AUC(곡선하면적) 기준 0.844, AUC는 민감도와 특이도의 상관관계를 복합적으로 확인할 수 있는 그래프로서, 목표값은 1로, 1에 가까울수록 높은 성능을 의미함.

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첨부파일
보도자료_뷰노,_글로벌_학술지에_심전도_기반_심부전_탐지_AI_기술_입증_20220831.pdf
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