충남대학교병원 심장내과 박재형 교수(세종충남대학교병원장) 연구팀이 인공지능(AI)을 활용한 심전도 분석 연구 성과로 국제 저명 학술지 『Scientific Reports』 최신호에 논문을 게재했다.
이번 연구는 서울대학교병원 영상의학과 이동헌 교수와 충남대학교 의과대학 김도헌 학생이 공동 참여해 수행됐다.
심전도에서 나타나는 좌각차단(Left Bundle Branch Block, LBBB) 소견은 좌심실 수축기능 장애와 밀접한 관련이 있으며, 이는 환자의 예후에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 중요한 지표다. 이를 조기에 발견하기 위해 심초음파 검사를 시행하는 것이 필수적이지만, 실제 임상 현장에서는 적시에 심초음파 검사를 진행하는 데 어려움이 따르는 경우가 많다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 심전도 데이터를 인공지능으로 분석해, 심초음파 검사로 확인 가능한 좌심실 수축기능 장애를 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 해당 모델은 좌각차단 환자를 대상으로 좌심실 수축기능 장애를 정확도 75.8%, 민감도 77.1%로 검출해 기존 방식보다 진단 능력을 현저히 개선할 수 있음을 입증했다.
박재형 교수는 “이번 연구는 심초음파 검사를 즉시 시행하기 어려운 환경에서도 심전도상의 좌각차단 소견만으로 좌심실 수축기능 장애를 조기에 예측할 수 있는 가능성을 제시했다”라며 “향후 환자 예후 관리와 임상적 의사결정의 질을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대한다”라고 말했다.
김준영 기자 kjy1230@medifonews.com
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