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심초음파 없이 심부전 AI 진단..메디컬에이아이, 케냐 연구 성과
이번 연구는 미국 텍사스 사우스웨스턴 의과대학 암버리시 판데이(Ambarish Pandey) 교수팀과 케냐 심장학회 버나드 사미아(Bernard Samia) 교수팀이 수행했다. 2024년 6월부터 12월까지 케냐 8개 의료기관에서 심전도·심초음파 검사를 모두 실시한 성인 1444명을 대상으로 좌심실 수축기능 부전(심부전) 진단 성능을 검증했다. 사하라 이남 아프리카에서 심부전 진단 목적으로 심전도 분석 AI를 활용한 최초의 대규모 전향적 다기관 임상 연구라고 업체 측은 말했다.
연구 결과 AiTiALVSD의 진단 정확도는 96%, 민감도 95.6%, 음성예측도 99.1%를 기록했다. 또한 기존 프레이밍햄(Framingham) 위험 점수가 저위험으로 분류한 심부전 환자 204명 중 68명(33.3%)을 고위험군으로 재분류하는 성과도 확인됐다. 기존 방법으로는 위험하지 않다고 판단했던 환자를 AI가 추가로 잡아낸 것이다.
케냐는 성인 75만 명당 심장 전문의가 1명에 불과한 의료 취약 지역이다. 심부전 진단의 표준 검사인 심초음파도 일부 대형 병원에서만 가능해 정확한 진단까지 수개월이 걸리는 경우가 흔하다. 심부전은 증상이 모호해 의사가 증상만으로 의심하기 어려워 새로운 검사에 대한 잠재적 니즈가 크다.
임페리얼 칼리지 런던의 Fu Siong Ng 교수는 자마 카디올로지 편집자 논평을 통해 "의료 자원이 부족한 환경에서 진행한 이번 연구는 심전도 분석 AI 연구에 의미 있는 기여를 했다"고 평가했다.
권준명 메디컬에이아이 대표는 "인종과 의료 환경의 경계를 넘어 어디서든 높은 성능을 발휘할 수 있음을 보여줬다"고 말했다. 이학승 메디컬에이아이 CMO(최고의학이사)는 "AI 모델은 학습 데이터와 다른 인종·환경에서 성능이 떨어지는 것이 일반적 한계"라며 "한국에서 개발한 모델이 사하라 이남 아프리카에서도 동일한 수준의 성능을 보였다는 점은 심전도가 가진 생리학적 보편성과 우리 AI의 견고함을 입증한 결과"라고 했다.
이유미 기자 youme@mt.co.kr
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