뷰노, AI 기반 심전도 분석 기술 국제학술지 게재

‘뷰노메드 딥ECG’에 적용 계획

뷰노는 회사의 연구 결과가 심혈관 분야의 과학기술논문인용색인(SCI)급 학술지인 ‘Frontiers in Cardiovascular Medicine’에 게재됐다고 21일 밝혔다.

24시간 홀터 검사로 측정된 심전도 결과(데이터)를 분석해 심방세동을 감지하는 인공지능(AI) 모델 연구다.

이번 연구는 홀터 심전도 데이터를 딥러닝 알고리즘으로 분석해 잠재된 발작성 심방세동(PAF)을 진단할 수 있는지 확인한 시험이다. 김주연 삼성서울병원 교수팀과 공동으로 진행됐다. 홀터 검사는 24시간 동안 심전도를 기록해 부정맥의 종류와 발생 빈도를 파악하는 검사다. 장시간 측정하기 때문에 축적된 데이터의 양이 많고 방해 요소(노이즈)가 포함돼 있을 가능성이 높아 분석이 어려운 것으로 알려져 있다.

연구진은 딥러닝 모델을 구축하고 24시간 홀터 검사로 측정한 정상 동리듬 심전도(Normal Sinus Rhythm)를 분석했다. 이를 통해 발작성 심방세동의 숨겨진 신호를 감지할 수 있는지 확인했다. 발작성 심방세동은 동리듬 심전도가 정상적으로 유지되던 중 갑자기 불규칙한 맥박이 발생했다가 사라지는 심방세동의 한 종류다. 증상이 없고 간헐적으로 발생하기 때문에 진단이 어려운 경우가 많다고 했다.

연구 결과 뷰노의 AI는 1년 내 심방세동을 진단받은 환자와 그렇지 않은 환자의 데이터를 유의미하게 구분했다는 설명이다. 향후 패치형 심전계 시장의 성장에도 기여할 것으로 기대했다. 심방세동이 뇌졸중의 주요 원인인 만큼 뇌졸중 예방 및 재발 방지에 도움이 될 것이라고도 했다.

뷰노는 이번 연구 결과를 회사의 ‘뷰노메드 딥ECG’에 적용할 계획이다. 딥러닝을 기반으로 심전도 데이터를 분석해 심부전증 심근경색증 부정맥을 검출하는 소프트웨어다. 지난해 10월 식품의약품안전처로부터 제16호 혁신의료기기로 지정됐다.

이예하 뷰노 대표는 “향후 홀터 심전계는 물론 패치나 환자 감시 장치 등에도 호환할 수 있는 AI 의료기기를 선보이겠다”고 말했다.

이도희 기자 tuxi0123@hankyung.com