AI로 심방세동 위험 예측한다

심전도 나이, 실제 나이보다 높을수록 발병 위험↑
"다른 심장질환 예측에도 활용 기대"

게티이미지뱅크

부정맥은 심장 박동이 비정상적으로 빠른 빈맥성 부정맥과 비정상적으로 느린 서맥, 심장이 불규칙하게 뛰는 심방세동으로 나뉜다. 심방세동 증상은 두근거림이나 가슴 답답함 등이며, 고혈압과 당뇨병 같은 기저질환이 있는 경우 발병 위험이 높다.

심방세동은 심장으로 들어오는 피를 받는 곳인 심방이 정상적으로 수축하지 못하고 가늘게 떨고 있는 질환이다. 그로 인해 심방 안에 피가 고여 혈전이 생기기 쉽다. 혈전의 일부가 떨어져 동맥을 타고 나가 뇌혈관을 막으면 뇌졸중을 앓게 된다. 심방세동을 방치할 경우 심부전과 치매, 심장 돌연사 위험도 2~5배 증가하는 것으로 알려졌다.

심방세동은 심장에 구조적인 이상이나 심장질환이 없는 사람에게도 발생한다. 전체 인구의 2% 안팎, 60세 이상에선 약 10% 정도가 심방세동을 앓고 있는 것으로 알려졌다. 증상이 간헐적으로 발생하는 경우가 많다 보니 병원을 찾아도 곧바로 진단받지 못하는 경우가 있었다.

그러나 최근엔 인공지능(AI)이 분석한 심전도의 노화 정도를 토대로 심방세동 발병 위험성을 예측하는 기술을 개발, 이 같은 우려를 덜게 됐다.

9일 세브란스병원에 따르면, 심장내과 정보영·유희태 교수와 연세대 의대 유승찬 교수 등이 참여한 공동연구진은 심전도 노화 분석 AI 딥러닝 모델을 개발했다. 심전도는 심장 박동을 전기 신호로 기록하는 것으로, 주로 심장질환 진단에 쓰인다.

연구진은 세브란스병원이 갖고 있는 약 150만 건의 심전도 데이터를 학습시키는 방식으로 AI 프로그램을 만들었다. 그런 뒤 6개국의 심전도 데이터 약 70만 건과 비교‧분석, 해당 AI의 실효성도 검증했다.

연구진이 해당 AI를 활용, 심전도 노화 정도와 심방세동 위험성을 분석(28만 명 대상)한 결과, 심전도로 측정한 나이가 실제 나이보다 한 살 많을수록 심방세동 발병률은 3%씩 높아지는 것으로 나타났다. 조기 발병 위험도는 4%씩 증가했다. 이와 함께 심전도가 노화한 것으로 나온 집단은 정상 집단보다 심방세동 발병 위험도가 평균 1.86배, 66세 이상의 고령이 되기 전 심방세동 발병 위험은 2.07배 높은 것으로 나타났다. 심전도의 노화 정도와 심방세동 발병 상관관계가 입증된 것이다.

연구진은 심전도 노화 정도를 바탕으로 다른 심장질환에 대한 조기 진단도 가능할 것으로 보고 있다. 정보영 교수는 “AI를 통해 비침습적인 방법으로 심방세동 발병 예측이 가능해졌다는 데 의의가 있다”며 “심전도는 심장질환 진단의 중요한 지표인 만큼 이번 연구가 다른 심장질환 예측에도 활용될 것으로 기대하고 있다”고 말했다. 이번 연구 결과는 심장학 분야 학술지인 ‘유럽심장학회지’에 게재됐다.

변태섭 기자 libertas@hankookilbo.com