스마트워치로 심방 세동 30분 전에 알아낸다

(An R-R interval (RRI) from a standard ECG was used to train the deep learning model. Credit: University of Luxembourg/LCSB)

과학자들이 AI를 이용해 이미 생긴 심방 세동 뿐 아니라 앞으로 나타날 심방 세동에 대해서도 예측할 수 있는 방법을 개발했습니다. 심방 세동은 심실 위에 있는 심방이 불규칙하게 뛰는 것으로 가장 대표적인 부정맥 가운데 하나입니다. 맥박이 빠르지 않다면 증상 없이 지낼 수 있지만, 뇌졸중 같은 합병증 위험도가 높게 때문에 진단과 치료가 필요한 질환이기도 합니다.

그런데 평소에는 잘 조절되던 심방 세동 환자도 종종 리듬이 불규칙해지면서 문제가 심각해 질 수 있습니다. 룩셈베르크 대학 (Luxembourg Center for Systems Biomedicine (LCSB) at the University of Luxembourg)의 과학자들은 스마트워치를 이용해 심방 세동 발생 30분 전에 이를 예측하는 인공지능 시스템을 개발했습니다.

연구팀은 심방 세동이 나타나기 전 리듬이 불규칙해지면서 심전도의 R파 사이 간격인 RRI가 길어지고 불규칙해진다는 점에 주목했습니다. RRI는 스마트워치로도 충분히 실시간 모니터링 할 수 있기 때문에 연구팀은 AI 알고리즘이 이를 학습할 수 있을 것으로 생각했습니다.

연구팀은 심방 세동 환자 350명에서 모은 24시간 심전도 데이터를 WARN (Warning of Atrial fibRillatioN)라는 AI 모델에 학습시켰습니다. 그 결과 WARN은 73-83%의 정확도로 31-33분 전에 심방 세동을 예측할 수 있는 것으로 나타났습니다. 약물을 통해 심방 세동 악화를 막을 수 있는 충분한 시간입니다.

물론 스마트워치로 상당한 자원을 필요로하는 AI 알고리즘을 돌릴 순 없기 때문에 연구팀은 스마트폰으로 연동하는 방식을 생각하고 있습니다. 이 경우 환자에 따른 개별 데이터를 학습해 더 정확한 경보를 주는 AI 시스템도 가능할 것으로 예상됩니다.

뭔가 영화 마이너리티 리포트의 의학 버전 같기도 한데, AI로 질병의 진단만이 아니라 예측도 가능한 미래가 올지 궁금합니다.

참고

https://newatlas.com/medical/ai-atrial-fibrillation/

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389924000783?via%3Dihub#bib1

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