증상 없는 심장 기능 저하, AI 심전도로 조기 선별 가능성 확인

서울대병원 강남센터 연구팀, 건강검진 데이터 6만 711건 분석
AUROC 0.973 기록… 심장초음파 검사 대상 선별 가능성 제시
실제 환자 32건 기반 연구… 추가 검증 필요

• 건강검진 과정에서 시행하는 심전도 검사만으로 증상이 없는 심장 기능 저하 환자를 선별할 가능성이 제시됐다.

  서울대학교병원 강남센터 순환기내과 이희선·이태민 교수 연구팀은 인공지능(AI) 기반 심전도 분석 모델을 활용해 무증상 좌심실 수축 기능 저하를 선별한 연구 결과를 국제학술지 ‘JACC: Advances’에 게재했다고 밝혔다.

  심부전은 심장이 몸에 필요한 혈액을 충분히 공급하지 못하는 질환이다. 특히 초기 단계인 무증상 좌심실 수축 기능 저하(asymptomatic left ventricular systolic dysfunction)는 증상이 거의 없어 발견이 쉽지 않지만, 적절한 치료 시기를 놓치면 향후 심부전으로 진행될 위험이 크다. 현재는 심장초음파 검사를 통해 진단할 수 있지만, 모든 건강검진 수검자에게 시행하기에는 시간과 비용 부담이 있다는 한계가 있다.

  
  

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  ▲ AI 심전도 모델을 활용한 무증상 좌심실 수축 기능 저하 선별 연구 개요. 건강검진 데이터 6만711건을 분석한 결과 심장초음파 검사가 필요한 고위험군을 선별할 가능성을 확인했다. /서울대학교병원 강남센터 제공

  
  

  연구팀은 2011년 1월부터 2023년 7월까지 서울대학교병원 강남센터에서 건강검진을 받은 성인 4만 713명의 심전도-심장초음파 검사 데이터 6만 711건을 분석했다. 연구에서는 좌심실 박출률(LVEF)이 40% 이하인 경우를 무증상 좌심실 수축 기능 저하로 정의했다.

  분석 결과 전체 검사 가운데 무증상 좌심실 수축 기능 저하는 32건(0.054%)으로 확인됐다. AI 기반 심전도 모델은 이 가운데 29건을 고위험군으로 분류해 민감도 90.6%, 특이도 99.4%를 기록했다. 질환 판별 성능을 나타내는 AUROC는 0.973으로 나타났다. 또한 음성예측도(NPV)는 100%를 기록해 위험이 낮은 사람을 선별하는 데 강점을 보였다.

  연구팀은 기존 심부전 위험 예측 모델과도 성능을 비교했다. 그 결과 AI 심전도 모델의 AUROC는 0.917로, MESA 5년 심부전 위험 점수(0.696)와 PCP-HF 점수(0.672)보다 높은 판별 성능을 보였다.

  시뮬레이션 분석에서는 AI 심전도 결과를 바탕으로 고위험군에만 심장초음파 검사를 시행할 경우 약 13건의 심장초음파 검사로 무증상 좌심실 수축 기능 저하 환자 1명을 발견할 수 있는 것으로 분석됐다. 연구팀은 건강검진 현장에서 심장초음파 검사가 필요한 대상을 선별하는 데 활용 가능성이 있다고 설명했다.

  또한 무증상 좌심실 수축 기능 저하 환자 32명 가운데 과거 심전도 기록이 있었던 16명을 추가 분석한 결과, 12명(75%)은 실제 진단 이전부터 AI 심전도에서 고위험 신호가 확인됐다. 연구팀은 AI 심전도가 현재의 심장 기능 저하를 선별하는 데 그치지 않고 향후 심부전 위험을 조기에 포착하는 데 활용될 가능성을 보여준 결과라고 설명했다.

  이희선 교수는 “초기 심장 기능 저하는 증상이 없어 건강검진 과정에서도 놓치기 쉽다”며 “이번 연구는 심전도 검사만으로도 추가 정밀검사가 필요한 대상을 선별할 가능성을 보여줬다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.

  이태민 교수는 “최근 다양한 AI 의료 기술이 개발되고 있지만 실제 의료 현장에서 안정적으로 활용될 수 있는지 검증하는 과정이 중요하다”며 “이번 연구는 실제 건강검진 데이터를 바탕으로 AI 심전도의 활용 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.

  다만 이번 연구는 단일기관 건강검진 데이터를 활용한 후향적 분석 연구다. 전체 분석 규모는 6만 711건에 달했지만, 실제 무증상 좌심실 수축 기능 저하 사례는 32건에 불과했다. 연구팀은 건강검진 수검자를 대상으로 수행돼 일반 인구 집단에 동일하게 적용될 수 있는지 추가 검증이 필요하다고 설명했다.

  아울러 이번 연구는 AI 심전도가 심장초음파 검사 대상을 선별하는 데 활용될 가능성을 평가한 것으로, 실제 조기 발견이 심부전 발생 감소나 임상 결과 개선으로 이어지는지는 확인하지 못했다.

  한편, 논문에 따르면 이번 연구는 Medical AI의 지원을 받아 수행됐으며, 일부 저자는 회사 직원으로 주식을 보유하고 있다. 또한 회사 소속 연구진은 연구 설계와 데이터 수집·분석·결과 해석 과정에 참여했다.

  
  

• 김정아 기자 [e-mail]

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