심전도의 AI 분석이 향후 디지털 바이오마커의 위치까지 올라갈 수 있다는 진단이 나왔다.

실제로 전통적인 심장 기능이나 예후의 평가 지표인 LVEF, NTproBNP 보다 질환 예측 정확도가 높고 손쉬운 활용성을 고려하면 점차 활용도가 더 커질수밖에 없다는 게 전문가들의 진단이다.

심전도 정보만으로 당뇨와 비당뇨를 구분하는 진단 정확도를 판단 지표 AUC(Area Under the Curve)는 0.8 이상, HFrEF(박출률 감소 심부전)은 0.93, 6개월 내 심부전 사건 발생 예측도 역시 0.8 이상으로 현재로도 실용성에 문제가 없다는 것이다.

25일 대한심부전학회 디지털헬스연구회는 '심전도만으로 질병 진단이 가능할까'를 주제로 웹심포지엄을 개최하고 최근 빈혈에서 심근경색 진단까지 활용되고 있는 심전도 AI 분석의 활용성에 대해 점검했다.

스마트워치 등 웨어러블 디바이스를 통해 수집한 데이터를 분석해 심부전을 예측하거나 진단할 수 있다는 연구들이 나오면서 심전도 데이터의 예측 정확도를 높이는 방안으로 AI 접목이 꾸준히 진행되고 있다.

'심전도를 통한 질병 진단 가능성'을 발표한 조영진 분당서울대병원 순환기내과 교수는 "심전도는 심장에서 나오는 파형의 패턴을 분석해서 해석하는 게 기본으로 심전도에는 굉장히 다양한 정보들이 함축돼 있다"며 "어쩌면 인간이 파악하는 것보다 훨씬 많은 정보를 가지고 있을 수 있다"고 말했다.

그는 "심초음파 영상 검사가 발전을 했지만 부정맥에 있어서는 아직도 심전도 검사가 대체 불가일 정도로 중요성을 갖는다"며 "문제는 전문가라고 해도 여러 리듬과 패턴을 인식하고 해석하는 데 오독이 있을 수 있고, 다양한 변형 속에서 정확한 진단을 하기 어렵다는 점"이라고 지적했다.

심전도의 기계 판독은 굉장히 부정확한 반면 AI는 전문의의 진단 보조에 도움을 줄 수 있을 정도로 발전했고 심지어 빈혈도 심전도 AI 분석으로 가능할 정도로 고도화됐다는 것.

조 교수는 "빈혈을 심전도로 진단하지는 않지만 이미 2014년부터 빈혈이 심하면 혈역학에 영향을 미칠 수 있고 빈맥이 생기고 좌심실비대, ST 분절 하강과 같은 소견이 생길 수 있다는 연구 논문이 나왔다"며 "2020년 국내 연구진이 란셋에 게재한 논문에선 12리드 ECG 검사 결과를 AI로 학습시킨 결과 헤모글로빈 수치 예측도가 0.85로 굉장히 높게 나왔다"고 설명했다.

그는 "남성과 여성의 ST 분절 패턴이 다른데 전문의가 이를 구분하긴 어렵지만 AI의 AUC는 0.97로 굉장히 높은 정확도로 남성, 여성을 구별한다"며 "심지어 헤모글로빈 a1c 수치도 심전도 정보만으로 AI를 학습시키면 어느 정도 예측하는 단계에 왔고 당뇨, 비당뇨의 AUC는 0.8 이상"이라고 말했다.

심장 질환의 진단에 있어서는 심장초음파나 CT등 다양한 영상 진단기기들의 도움을 받을 수밖에 없지만 저렴한 비용으로 접근성이 좋다는 점을 감안하면 고위험군을 사전에 예측하거나 치료 환자의 예후 판단에 심전도+AI는 활용 잠재력이 크다는 것.

조 교수는 "실제로 본원에서 심근경색 환자 데이터를 가지고 AI 학습을 시킨 결과 응급실이나 심장 전문의를 통해 진단하는 것 못지 않은 퍼포먼스가 나왔다"며 "이런 툴의 적용과 활용은 응급 및 구급 시스템의 변화를 가져올 수 있을 만큼 획기적인 것"이라고 말했다.

그는 "현재의 심부전뿐 아니라 미래의 심장 관련 문제까지 어느 정도 예측한다면 이건 일종의 조기 진단"이라며 "응급실에서 심전도를 찍고 AI가 분석해 박출률 감소가 향후 예후에 어떤 변화를 가져올지 알려줄 수 있다면 환자 진료 방향을 설정하는 데 큰 도움을 줄 수 있다"고 강조했다.

그는 "실제로 여러 연구들에서 AI의 예측력이 심부전 진단을 돕고 심부전의 중증도를 평가하는 데 이용되는 바이오마커 NTproBNP 검사치보다 더 정확하다고 보고된다"며 "사망률 예측에 있어서는 AUC 0.8 정도로 NTproBNP나 LVEF 보다 더 성능이 좋았다"고 밝혔다.

보통 HFrEF 환자들은 초음파를 봐야 알 수 있었고 심전도만으로는 박출률 감소 평가가 어려웠지만 최근 논문에선 AI로 이것마저도 구별이 가능했다. 또 AI 분석의 HFrEF 진단의 AUC는 0.93로 굉장히 높은 정확도를 보였다.

조 교수는 "발작성 상심실성 빈맥(PSVT)나 심장세동도 동리듬(사이너스 리듬) 학습으로 진단이 가능했다"며 "초음파라든지 CT, MRI와 같은 정밀 검사 기기들이 질환 확진에 당연히 동원돼야겠지만 심전도 AI의 중요성은 결국 어떤 환자들이 높은 위험도를 갖고 어떤 환자들에게 정밀한 검사를 할지, 어떤 환자를 주의깊게 봐야 하는지 방향성을 제시하는 부분에 있다"고 말했다.

그는 "심전도 AI는 빠르로 간편하기 때문에 심부전 환자에서 박출률에 문제가 있는지 빠르게 확인하고 미래의 문제까지 빠르게 살펴 질병의 진척도까지 예상, 위험도를 제시하는 바이오마커로서의 역할을 할 수 있다"며 "스마트워치 등의 보급화, 대중화로 이런 심전도 기반 진단 및 활용성은 더욱 확대될 것으로 본다"고 덧붙였다.

심전도 AI 분석 의료기기를 상용화한 권준명 메디컬에이아이 대표(서울대의대 응급의학과) 역시 활용성에 방점을 찍었다.

권 대표는 "메디컬에이아이·세종병원과 메이요클리닉이 2019년 심전도 AI 분석을 심부전 진단보조에 활용이 가능하다는 연구를 내놓은 이후 부정맥, 빈혈, 사망률 예측 등 다양한 질환, 적응증에 대해서도 가능하다는 연구가 나왔다"며 "기존 의학에서는 심전도로 심부전 진단이 불가능했지만 심전도 인공지능으로는 AUROC 0.919의 정확도를 기록했다"고 말했다.

그는 "심전도 인공지능의 민감도는 89.8%, 특이도 94%는 달한다"며 "건강검진센터에서 유방암 스크리닝을 위한 엑스레이의 AUC가 0.85, 대변잠혈검사가 0.70~0.75라는 점에 비춰보면 스크리닝 검사로써 심전도 AI의 91.9%의 정확도는 굉장히 뛰어난 편"이라고 덧붙였다.