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| 왼쪽부터 충남대학교병원 심장내과 박현웅 교수, 박재형 교수, 밝은누리안과 강태신 과장./사진제공=충남대병원 |
[아시아뉴스통신=박희석 기자] 충남대학교병원 심장내과 박현웅·박재형 교수 연구팀이 대한내과학회가 발행하는 국제학술지 The Korean Journal of Internal Medicine(KJIM)에 게재한 ‘심전도와 임상정보를 결합한 인공지능 기반 좌심실 구혈률(LVEF) 예측’ 논문으로 대한내과학회 우수논문상을 받았다고 밝혔다.
좌심실 구혈률(LVEF)은 심장의 수축 기능을 평가하는 대표적인 지표로 심부전의 진단과 치료 방침을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 정확한 측정을 위해서는 심장초음파 검사가 필요해 전문 의료진과 장비가 부족한 의료환경에서는 활용에 한계가 있었다.
연구팀은 두 개 대학병원에서 수집한 약 3만 3천 건의 심전도 데이터에 나이와 ‘NT-proBNP(심부전 표지자)’, 혈중 나트륨 등 임상정보를 결합해 딥러닝 기반 인공지능 모델을 개발했다.
그 결과 심전도만 활용한 모델(AUC 0.90)보다 임상정보를 함께 적용한 모델의 예측 성능이 AUC 0.95로 크게 향상됐으며, 특히 좌심실 구혈률이 40% 이하인 심부전(HFrEF) 환자를 96.9%의 높은 특이도로 선별하는 성과를 확인했다.
이번 연구는 심장초음파 검사 이전 단계에서 심전도와 기본적인 혈액검사만으로도 심각한 심장 기능 저하 환자를 조기에 선별할 수 있음을 보여준다는 점에서 의미가 크다. 또한 응급실 초기 진료나 심장초음파 검사 접근이 어려운 의료취약지역에서도 저비용·비침습적 선별 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공동연구팀은 “심전도에 나이와 몇 가지 혈액검사 정보를 결합하는 것만으로도 인공지능의 심부전 예측 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인했다”면서 “보다 쉽고 경제적인 방법으로 심부전을 조기에 발견하고 환자의 위험도를 평가하는 데 도움이 될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이어 “앞으로 다양한 의료기관과 환자군을 대상으로 후속 연구를 진행해 실제 진료 현장에서 활용 가능한 인공지능 기반 심부전 선별 기술로 발전시켜 나가겠다”라고 말했다.
한편, 이번 연구에는 충남대학교병원 심장내과 박현웅 교수와 밝은누리안과 강태신 과장이 공동 제1저자로 참여했으며, 박재형 교수가 교신저자, 건양대학교병원 서영훈 교수가 공동 연구자로 함께했다.
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