심질환자 치료 대기 10분 단축…"비결은 인공지능"

발행날짜: 2023-11-15 05:30:00 수정: 2023-11-15 11:44:29
  • AHA 2023, AI 심전도 리얼월드데이터 공개
    STEMI 환자 치료 대기 시간 52분→43분 단축

심전도(ECG) 수치를 인공지능(AI)으로 분석해 심부전 등 각종 질환의 위험도를 예측하는 소프트웨어가 상용화되고 있는 가운데 AI 기반 분석의 유용성을 증명하는 리얼월드데이터가 나왔다.

4만 3000여 명이 참여한 대규모 임상 결과 심전도에 AI를 접목시켰을 경우 진단에서 치료까지 대기하는 시간이 10분 단축됐다. 심장을 포함한 주요 심혈관계 질환이 분초를 다투는 응급질환이라는 점에서 AI의 유용성이 상당하는 평이다.

현지시간 13일 미국 펜실베니아 컨벤션센터에서 개최된 미국심장협회(AHA 2023) 과학세션에서 심장마비 환자에 대한 심전도 AI 분석 적용에 따른 변화를 살핀 ARISE 임상 결과가 공개됐다(초록 LBS.08).

올해 3월 심전도 데이터를 AI로 분석해 심부전 위험성을 예측하는 소프트웨어가 허가를 받는 등 심전도 분석을 기반으로 다양한 질환을 선별하는 AI가 시장에 출시되고 있다.

심전도 검사는 심장의 전기적 활동을 확인하는 비침습적 진단 도구로 관상동맥이 완전히 막혔을 때 발생하는 ST-상승 시그널을 통해 급성심근경색 등을 확인하는 데 쓰인다.

심전도를 통해 카테터 삽입이나 경피관상동맥중재술(PCI)를 고려하기 때문에 심전도의 적절한 분석 및 치료 방향 결정은 환자의 예후와 직결되는 중요한 요소.

진단 후 카테터 삽입까지 대기 시간(분). 오른쪽은 응급실 환자만 분석한 결과. 전반적으로 10분 내외의 단축이 보고됐다.

대만 국방의료원 소속 린친성 교수 등 연구진은 사망 위험이 높은 심정지 환자를 식별하는 데 있어 AI 지원 심전도가 치료 전반에 긍정적인지 평가하기 위해 2022년 5월부터 2023년 4월까지 트라이서비스 종합병원 응급실에 방문한 4만 3000여 명을 대상으로 임상에 착수했다.

심장 카테터 삽입이 필요한 STEMI 환자를 식별하기 위해 한쪽은 AI 지원 심전도 검사를 진행했고, 다른 한쪽은 심장 전문의가 심전도 분석을 진행했다. 주요 평가 지표는 고위험군 식별 후 카테터 삽입까지의 대기 시간이었다.

분석 결과 전문의의 심전도 분석 및 치료 결정까지 걸리는 시간 대비 AI 지원 심전도는 STEMI 환자의 치료 대기 시간을 약 52분에서 43분으로 줄였다.

AI 지원 심전도는 STEMI 환자를 양성 예측도 값 88%를 기록했고, 음성 예측도는 99.9%에 달했다. 양성 예측도는 양성으로 진단받았을 때 실제 고위험일 확률을, 음성 예측도는 음성 진단 후 실제 고위험군이 아닐 확률을 뜻한다.

AI 지원 심전도는 입원 환자 7명에서 STEMI를 확인한 반면, 전문의 기반의 표준 진료는 입원 환자 1명에서만 STEMI를 확인했다.

린친성 교수는 "최근 AI 혁명으로 인해 임상 의사결정 지원 시스템의 정확도가 크게 향상돼 의사들은 이 기술에 대한 신뢰가 높아지고 있다"며 "저비용의 기술을 사용하는 것은 임상현장에서 가치가 있고, 미래에는 구급차나 웨어러블 기기와 같은 새로운 방식으로 이러한 기술이 더 많이 사용될 수 있다"고 평가했다.

▲목소리 듣고 심부전 위험 예측…스마트폰+AI

한편 AI 기술을 활용한 심부전 스마트폰 앱은 3주 전 최대 76% 예측도로 입원 여부를 판별했다.

심부전은 심장 근육에 필요한 충분한 혈액과 산소를 공급할 수 없을 때 발생한다. 이로 인해 피로, 체액 저류, 호흡 곤란, 과도한 기침 등이 나타날 수 있다.

오하이오 주립대 웩스너 메디컬센터 윌리엄 T.에이브러햄 등 연구진은 음성의 변화 역시 심부전의 단초를 제공한다는 가설을 세우고 매일 스마트폰에 녹음된 환자의 음성을 AI로 분석, 심부전의 악화 징후인 폐 주변 액체 증가 여부를 살폈다.

환자의 목소리를 AI로 분석할 경우 3주 전 최대 76%의 정확도로 심부전으로 인한 입원을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

연구는 2018년 3월부터 2023년 4월까지 수행됐고 심부전으로 진단받은 이스라엘 거주 성인 416명을 등록해 러시아어, 아랍어 또는 영어 등 다섯 개의 모국어 문장을 매일 전화 앱에 기록하게 했다.

초기 연구 단계에서 AI 스마트폰 앱은 입원 24일 전 평균 심부전 악화의 76%(58건 중 44건)를 정확히 예측하거나 링거 수액의 필요성을 예측했다. 다만 앱은 환자 한 명당 연간 평균 3건의 불필요한 경고를 생성했다.

검증 단계에서 앱은 약 3주 전에 심부전 이벤트를 감지하는 데 71%의 정확도를 보였다(14건 중 10건). 이 그룹에서도 환자 1인당 연간 약 3건의 잘못된 경고가 발생했다.

이외에도 AI 기반 디지털 청진기를 이용한 심전도 검진이 임산부의 심장 근육 질환인 말초 심근병증을 산부인과 전문의의 표준 진료 대비 두 배로 검출한다는 연구 결과도 공개됐다.

미국 메이요클리닉 심장내과 데밀레이드 아데딘세우(Demilade Adedinsewo) 등 연구진은 심전도와 심장 소리를 기록한 다음 AI 알고리즘이 심장 근육의 약해질 가능성을 예측할 수 있다는 가설을 세우고 검증에 들어갔다.

임신 중이거나 최근에 아기를 낳은 약 1200명의 나이지리아 여성을 대상으로 연구한 결과 표준 진료군 대비 AI 디지털 청진기를 통한 심전도 검사 진행군에서 두 배의 주변부 심근병증이 진단됐다.

연구진은 "AI 디지털 청진기 검사군의 4%가 임신 관련 심근병증을 진단했다"며 "반면 표준 진료군의 심근병증 발견율은 1.8%에 그쳐 이는 심근병증의 절반이 평소 진료로 발견되지 않았을 가능성을 시사한다"고 결론내렸다.

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