클립아트코리아 인공지능(AI)이 무증상 단계에서 앞으로 심방세동이 발생할 위험을 미리 예측하고, 실제 의료진의 임상적 의사결정에도 도움을 줄 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 이대목동병원은 박준범 순환기내과 교수와 신태영 비뇨의학과 교수, 김예지 이대서울병원 순환기내과 교수 공동 연구팀이 ‘임상 의사결정에서 AI 알고리즘이 며칠 내 발생할 심방세동 예측에 미치는 영향’에 관한 논문을 융합의학 분야 국제학술지인 ‘npj 디지털 메디신(npj Digital Medicine)에 발표했다고 31일 밝혔다. 박준범(왼쪽부터)·신태영 이대목동병원 교수, 김예지 이대서울병원 교수. 사진 제공=이화의료원 심방세동은 심장의 윗부분인 심방에서 무질서하고 빠른 전기 신호가 발생해 심방이 규칙적으로 수축하지 못하고 미세하게 떨리는 상태다. 맥박이 분당 100~160회로 매우 불규칙한 양상을 보이며, 가슴 두근거림이나 숨이 찬 증상이 동반된다. 심방세동은 성인 4명 중 1명이 한 번 이상은 경험할 정도로 흔한 부정맥 질환이다. 이를 방치하면 뇌졸중, 심근경색과 같이 치명적인 질환을 일으켜 사망에 이르게 할 수 있다 모바일 Seastorygame . 심방세동이 생기면 경동맥과 뇌혈관 쪽으로 혈액을 제대로 뿜어 올리지 못해 심장에 혈액이 고이면서 혈전이 생기기도 쉬워지기 때문이다. 하지만 증상이 애매하거나 간헐적으로 발생하는 경우 심각한 합병증이 나타나기 전에 조기 발견하기 쉽지 않다. 전체 심방세동 환자의 약 30%는 별다른 증상이 없는 데다, 증상이 간헐적으로 나타나는 경우 병원에서 한 번 검사하는 것만으로 잡아내기 어렵다는 한계도 있었다. 연구팀은 평소 별다른 이상 증상이 없어도 일반적인 심전도 검사만으로 3일에서 한 달 사이에 심방세동이 발생할 위험을 미리 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다. 이후 이화의료원의 자체 데이터와 국내 7개 대학병원이 참여한 전향적 코호트 ‘PROVISION-AF’, 미국 베스이스라엘 디코네스 의료센터의 대규모 외부 데이터 등 총 11만 명이 넘는 환자 데이터를 활용해 다각도로 검증했다. 분석에 따르면 소형 심장 기록 기인 흉터 검사를 활용한 예측 정확도 지표(AUROC)는 병원 자체 검증에서 0.87, 실제 환자를 대상으로 한 다른 병원들의 외부 검증에서 0.75를 기록하며 뛰어난 성능을 나타냈다 릴게임신천지방법 . 연구팀은 AI 예측 정보가 실제 임상 의사결정에 미치는 영향을 평가하기 위해 한국, 미국 등 다양한 국적의 의사 70명을 대상으로 구조화된 시뮬레이션 설문 연구를 진행했다. 그 결과 AI가 제공하는 위험도 예측 정보를 활용하면 의사들의 심방세동 위험 변별력이 기존 0.573에서 0.650으로 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 음성예측도(NPV) 역시 0.764에서 0.839로 높아졌다. 검사를 통해 ‘심방세동 위험이 낮다’고 판단한 100명 중 실제로 심방세동이 발생하지 않은 사람이 약 76명에서 84명으로 늘었다는 의미다. 정상 환자를 판별하는 능력도 크게 개선돼, 과잉 모니터링을 줄이고 의료 자원을 효율적으로 배분하는 데 기여할 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 효과는 전문 진료과나 경력에 상관없이 관찰됐으며, 일반 심장내과 전문의들에게서 가장 두드러졌다. 박준범 교수는 “이번 연구는 AI 기반 심전도 모델이 순수 예측을 넘어 실제 임상 현장에서 의료진의 진단 정확도를 보완하고 환자 관리 전략을 정교하게 만드는 실질적인 디지털 의사결정 지원 도구로서 가능성을 확인했다는 데 의의가 있다”고 말했다. 미세하게 떨리는