뷰노는 인공지능(AI)을 기반으로 심전도를 분석해 심방세동의 위험도를 판단하는 연구 결과가 과학기술논문인용색인(SCI)급 국제학술지 'Frontiers in Cardiovascular Medicine'에 게재됐다고 25일 밝혔다.

심화학습(딥러닝) 알고리즘을 활용해 원인이 불명확한 뇌졸중 환자의 발작성 심방세동(PAF) 위험도를 확인한 연구다. 윤덕용 용인세브란스병원 교수팀과 공동으로 진행됐다.

뇌졸중은 뇌에 혈액을 공급하는 혈관이 막히거나 터져 뇌세포가 손상을 받아 발생하는 질환이다. 동맥경화나 심방세동이 주요 원인으로 알려져 있다. 이번 연구는 심방세동에 주목했다. 심방세동은 심방이 규칙적으로 뛰지 않고 불규칙한 맥박을 보인다. 뇌졸중 발생 위험을 5배 이상 높인다고 했다. 특히 발작성 심방세동은 증상이 없고 간헐적으로 발생하기 때문에, 진단이 어려운 경우가 많다.

뷰노 연구팀은 간헐적으로 발생하는 발작성 심방세동 사이에 나타나는 정상 심전도로부터 심방세동의 발생을 예측하는 딥러닝 모델을 구축했다. 이의 성능을 뇌졸중 환자의 심전도 데이터에서 확인했다. 그 결과 뇌졸중 환자에서 심방세동 고위험군을 유의미하게 구분했다는 설명이다. 이는 인공지능이 뇌졸중 환자의 원인을 감별하는 데 활용될 가능성을 시사한다는 것이다.

뷰노는 이번 연구 결과를 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어 '뷰노메드 딥ECG'에 적용할 계획이다. 이 제품은 심전도 데이터를 분석해 심부전증 심근경색증 부정맥을 검출하는 의료기기다. 작년 10월 식품의약품안전처로부터 제16호 혁신의료기기로 지정됐다.

이예하 뷰노 대표는 "뇌졸중의 원인을 딥러닝 알고리즘으로 밝혀낼 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다"며 "다양한 질환의 잠재적 단서인 심전도 데이터를 활용해 의료 인공지능의 가치를 알릴 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

한민수 기자 hms@hankyung.com