(Credit: CC0 Public Domain)
최근 AI는 의료 부분에서도 활용도가 커지고 있습니다. 주요 활용 분야 중 하나는 진단 보조입니다. X선이나 CT 이미지를 빠르게 판독하거나 판독을 보조하는 것 등이 그런 사례입니다. 또 다른 활용 분야는 심전도 (ECG)를 판독하는 것입니다. 심전도를 통해 심부전의 초기 위험도를 평가해서 심초음파 같은 더 고가의 검사가 필요한지 판단하는 것입니다.
텍사스 대학교 사우스웨스턴 의과대학 심장내과 및 피터 오도넬 주니어 공중보건대학원의 내과 부교수이자 노인병학과 겸임교수인 암바리시 판데이(Ambarish Pandey) 박사가 이끄는 연구팀은 의료 접근성이 낮은 개도국인 케냐에서 저렴하고 간단한 심전도를 이용해서 초기 좌심실 수축 부전이 있는 환자를 찾아낼 수 있는지 연구했습니다.
좌심실 수축 기능 장애(Left Ventricular Systolic Dysfunction)는 심장의 주 펌프인 좌심실이 수축할 때 혈액을 온몸으로 충분히 보내지 못하는 상태로 운동 시 호흡곤란, 피로감, 누웠을 때 숨찬 증상(기좌호흡)이 특징이지만, 초기에는 증상이 심하지 않을 수 있고 다른 질병과 곤란이 어려울 수 있습니다. 특히 고가의 특수 검사가 어려운 개도국에서는 초기 진단이 쉽지 않습니다.
연구팀의 목적은 이런 상황에서 쉽고 저렴하게 검사가 가능한 심전도를 AI가 판독해 초기 병증을 분류할 수 있는지 알아보는 것입니다. 심전도에 AI를 결합한 AI-ECG는 선진국에서 시험했을 때 유망한 결과를 보여주었지만, 개발도상국에서는 거의 평가되지 않았습니다.
연구팀은 케냐의 8개 의료 시설에서 정기적인 진료를 받으러 온 약 6,000명의 환자를 모집하여 AI-ECG 검사를 시행했습니다. 이 중 1,444명의 환자는 AI-ECG 결과를 검증하기 위해 심초음파 검사도 받았습니다.
그 결과 AI 알고리즘은 심초음파 검사를 받은 환자 중 14.1%에서 좌심실 수축 기능 장애(LVSD)를 식별했습니다. AI-ECG의 결과가 음성일 때 질병이 없을 음성 예측값은 99.1%로, LVSD의 증거가 없다고 나타난 거의 모든 환자는 심초음파 검사에서도 음성으로 확인되었습니다.
반면 결과가 양성으로 나왔을 때 실제 질병이 있을양성 예측값은 43.2%로 상대적으로 낮았지만, 일단 음성이 나오면 없을 가능성이 매우 높은 것이라서 불필요한 검사를 배제할 수 있는 셈입니다. 의료 자원이 한정된 국가에서는 상당히 중요한 결과입니다.
참고로 해당 알고리즘은 좌심실 기능 장애 환자를 95.6% 정확하게 식별하는 높은 민감도(질병이 있는 사람에서 있다고 판정)를 보였으며, 동시에 좌심실 기능 장애가 없는 사람을 79.4% 정확하게 식별하는 높은 특이도 (질병이 없는 사람에서 없다고 판단할 확률) 또한 나타냈습니다.
이는 AI가 선진국이 아니라 사실은 의료 자원이 한정된 국가에서도 유용하게 사용될 수 있음을 보여주는 사례로 주목됩니다. 다만 이런 AI 서비스의 가격이 얼마나 될지도 궁금해지는 대목입니다.
참고
https://medicalxpress.com/news/2026-05-ai-powered-electrocardiogram-early-heart.html
Ambarish Pandey et al, Artificial Intelligence Electrocardiogram and Left Ventricular Systolic Dysfunction in Kenya, JAMA Cardiology (2026). DOI: 10.1001/jamacardio.2026.0908
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