뷰노, AI 기반 심방세동 위험도 판단 연구 결과 국제 학술지 게재

뷰노가 진행한 인공지능(AI) 기반 심방세동 위험도 판단 연구 결과가 국제 학술지에 게재됐다.

의료 인공지능 솔루션 기업 뷰노는 용인세브란스병원 윤덕용 교수팀과 공동으로 진행한 딥러닝 알고리즘을 활용해 원인이 불명확한 뇌졸중 환자의 발작성 심방세동(Paroxysmal Atrial Fibrillation, PAF) 위험도를 확인한 연구 결과가 SCI급 국제 저명 학술지 Frontiers in Cardiovascular Medicine에 게재됐다고 25일 밝혔다.

심장이 규칙적으로 뛰지 않아 불규칙한 맥박을 일으키는 심방세동은 뇌졸중 발생 위험을 5배 이상 높이는 것으로 알려졌다. 특히, 발작성 심방세동은 증상이 없고 간헐적으로 발생해 진단이 어려운 경우가 많다.

이에 연구팀은 인공지능 모델이 심방세동을 진단받지 않은 뇌졸중 환자의 심전도 데이터에서 심방세동의 위험도를 탐지함으로써 뇌졸중의 원인을 파악하고 효율적인 스크리닝 도구로 활용될 수 있는지 확인했다.

간헐적으로 발생하는 발작성 심방세동 사이에 나타나는 정상 심전도(Normal Sinus Rhythm)로부터 심방세동의 발생을 예측하는 딥러닝 모델을 구축하고 뇌졸중 환자의 심전도 데이터에서 성능을 확인한 결과, 해당 모델은 뇌졸중 환자에서 심방세동 고위험군을 유의미하게 구분해냈다.

이예하 뷰노 대표는 “이번 연구는 의료 현장에서 감별이 쉽지 않은 뇌졸중의 원인을 딥러닝 알고리즘으로 밝혀낼 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 뷰노는 다양한 질환의 단서로써 잠재적인 가능성이 높은 심전도 데이터를 활용한 의료 인공지능의 가치를 더 많이 알릴 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.