인공지능(AI)을 통해 잡음을 걸러내는 기능을 기반으로 하는 단일 리드 심전도가 심부전 예측 분석에서 합격점을 받았다.

임상 지표 점수보다 성능이 우월했으며 다국적 코호트에서도 일관된 성능을 보인다는 점에서 잠재적 환자를 걸러내는데 충분히 효과를 낼 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.

현지시각으로 17일 미국의사협회지(JAMA)에는 인공지능 기반 단일 리드 심전도의 효용성에 대한 다국적 코호트 연구 결과가 공개됐다(10.1001/jamacardio.2025.0492).

현재 심부전은 다양한 치료법을 통해 충분히 치료가 가능한 질환이지만 이에 대한 위험을 계층화하는 전략은 없는 상태다.

이를 보완하기 위해 심부전 통합 코호트 방정식(PCP-HF), 심혈관 질환 사건 위험 예측 방정식(PREVENT) 등이 활용되고 있지만 한계가 있는 것이 사실.

일단 의료기관에서 병력을 확인하고 심전도 등의 검사를 받은 뒤에야 위험 예측이 가능하기 때문이다.

예일 의과대학 러브딥 딩그라(Lovedeep Dhingra) 교수가 이끄는 연구진이 단일 리드 심전도를 활용한 위험 계층화 방안을 주목한 것도 이러한 이유 때문이다.

현재 스마트워치 등 다양한 기기에 단일 리드 심전도가 탑재돼 있다는 점에서 이를 활용한다면 위험 예측이 가능하다는 판단에서다.

하지만 한계는 있었다. 이러한 웨어러블 기기들은 휴대성이 뛰어나지만 심전도 수집중에 노이즈가 유입되기 쉽다는 점에서 정확도를 담보할 수 없는 이유다.

이에 따라 연구진은 이에 대한 노이즈를 제거하는 것은 물론 좌심실빈맥(LVSD)의 단면적 특징을 검출하도록 개발된 인공지능 모델을 개발하고 과연 이 기기가 심부전 위험을 예측할 수 있는지를 분석했다.

특히 연구진은 이러한 웨어러블 기기들이 국가별, 인종별 차이가 있다는 점을 고려해 미국과 영국, 브라질 등 다국적 코호트 연구를 진행해 이를 보완했다.

여기에는 예일 뉴 헤이븐 헬스 시스템(YNHHS)에 심전도가 등록된 환자 19만 2667명과 영국 바이오 뱅크(UKB)의 4만 2141명, 브라질 종단 연구 코호트(ELSA-Brasil) 1만 3454명이 포함됐다.

분석 결과 인공지능 기반 단일 리드 심전도는 심부전 예측에 있어 탁월한 성능을 보여줬다.

인공지능이 심부전 발생을 예측한 환자는 그렇지 않은 환자에 비해 심부전 위험이 실제로 7배나 높았기 때문이다.

또한 이 기기가 예측하는 확률이 0.1씩 증가할때마다 연령과 성별, 동반 질환 등 다른 요인과 무관하게 심부전 위험이 27%에서 65%까지 정비례해서 올라갔다.

마찬가지로 이 기기의 심부전 예측 정확도는 YNHHS에서 72%, UKB에서 73%, ELSA-Brasil에서 82%로 매우 좋은 결과를 보였다.

특히 이 기기는 현재 임상 현장에서 활용하는 심부전 통합 코호트 방정식(PCP-HF), 심혈관 질환 사건 위험 예측 방정식(PREVENT)보다도 훨씬 더 높은 정확도를 보였다.

러브딥 딩그라 교수는 "인공지능이 탑재된 단일 리드 심전도만으로 새로운 심부전 발생 위험을 충분히 예측할 수 있다는 것을 보여준다"며 "대규모 전향적 임상시험을 통해 이에 대한 구체적 효용성을 확인해야 할 시점"이라고 설명했다.

그는 이어 "이를 활용한다면 지금까지 불가능했던 심부전 위험 계층화 전략을 사용할 수 있다"며 "새롭게 심부전이 나타날 수 있는 환자를 찾아내 의료비과 사회적 비용을 크게 줄일 수 있을 것"이라고 밝혔다.