대동맥판막협착증 딥러닝 알고리즘 ‘정확’

메디플렉스 세종병원 연구팀 인공지능 알고리즘 개발·검증 곡선하면적 88.4%로 고성능

메디플렉스 세종병원 인공지능빅데이터연구팀과 인공지능 솔루션 기업 ‘뷰노’ 등이 공동 연구한 논문이 최근 미국심장협회지(JAHA:Journal of American Heart Association)에 게재됐다.

14일 세종병원에 따르면 미국심장협회지는 국제적 권위를 인정받고 있는 대표 학술지로 기초 및 임상연구, 임상사례 및 전문가들의 관심에 대한 최신 정보를 제공한다.

이번 연구는 인공지능빅데이터연구팀이 심전도를 사용해 ‘대동맥판막협착증’을 진단하는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 정확도를 확인하기 위해 진행됐다. 대동맥판막협착증은 심장의 좌심실과 대동맥 사이의 역류를 방지하는 밸브인 대동맥판막이 좁아지는 질환으로, 병이 진행될수록 판막이 잘 열리지 않아 심장에서 대동맥으로 흐르는 혈류가 막히게 된다. 결국 증상이 악화돼 심장이 회복할 수 없는 상태에 이르러야 증상이 나타나 조기 진단이 어려운 질환 중 하나이며, 반드시 심장초음파검사를 받아야 진단이 가능하다.

이번 연구는 약 4만 개의 심전도를 사용해 인공지능 알고리즘을 만들고, 1만 개의 심전도를 사용해 정확도를 검증했다. 인공지능 모델의 성능을 평가하는 데 사용하는 곡선하면적(AUC)은 88.4%로 높은 정확도가 확인됐다.

아울러 단채널 심전도(single-lead ECG)에서의 정확도도 곡선하면적 기준 84.5%로 높아 웨어러블 장비에 탑재할 수 있다는 가능성을 확인했다.

권준명 인공지능빅데이터센터장은 "세계 최초로 연구 결과를 발표했다는 점에서 뜻깊게 생각한다"며 "이번 알고리즘 개발로 심전도로 판막질환 여부를 확인할 수 있어 보다 간편하게 대동맥판막협착증 진단이 가능하고, 건강검진 등 다양한 케이스에 접목이 가능할 것"이라고 강조했다.

우제성 기자 [e-mail]