진단 까다로웠던 심부전… "AI 사용하니 쉽네"

삼성서울병원 “심전도 검사로 박출량 보존 심부전 예측”

심부전은 심장의 수축 기능이나 이완 기능에 문제가 생기는 병이다. 정밀검사로도 진단이 어려운 유형이 있어 의료진의 고민이 큰 질환이기도 하다. [사진=게티이미지뱅크]

국내 연구팀이 기존 방법으로는 진단이 어려웠던 심부전의 한 종류를 인공지능(AI)으로 진단할 수 있는 실마리를 찾았다.

삼성서울병원 순환기내과 연구팀은 국내 최초로 AI를 활용해 '수축 기능이 보존된 심부전'을 예측할 수 있는 모델을 개발했다고 4일 밝혔다.

심부전은 심장이 혈액을 공급하는 수축 기능이나 혈액을 받아들이는 이완 기능에 문제가 생겨 정상적으로 동작하지 못하는 병이다. 보통 박출률(심장이 한 번 박동할 때마다 뿜어내는 혈액의 비율) 검사로 심부전 진단을 하게 되는데, 정상 범위(55~60%)보다 낮으면 심부전 위험이 높다고 판단한다.

반면 박출률이 정상이지만 심장 이완기능이 떨어지는 환자도 있다. 이를 '박출률 보존 심부전'이라고 하며, 국내 심부전 환자의 절반 이상이 이 유형에 해당하는 것으로 알려졌다. 이 병은 박출률만으로는 판단이 어려울 뿐더러 심부전의 주요 특징인 숨참, 피로감, 운동 때 불편함 등의 증상이 뚜렷하게 나타나지 않고, 고령이나 비만·고혈압 등 만성질환과 헷갈리기 쉬워 진단이 매우 어려운 병으로 꼽힌다.

이와 관련해 삼성서울병원 연구팀은 대부분의 병원에서 널리 쓰이는 '12유도 심전도 검사' 결과만으로도 박출률 보존 심부전을 진단할 수 있는 AI 모델을 개발했다. 이후 2016~2022년 삼성서울병원에서 검사를 시행한 환자 1만6801명을 박출량 보전 심부전 그룹과 대조군으로 나누고 이들의 심전도 데이터를 학습시켰다.

연구팀은 해당 예측 모델의 성능(AUC)이 0.81이었다고 밝혔다. 일반적으로 예측 모델의 AUC 값은 1에 가까울수록 성능과 정확도가 높다고 판단할 수 있다. 특히 고령, 비만, 당뇨, 고혈압 등 심부전 위험군을 대상으로 분석했을 때도 AUC값이 0.78~0/83으로 안정적인 성능을 유지했다.

이번 연구에 참여한 박경민 교수는 "간단한 심전도 검사만으로 박출량 보존 심부전의 가능성을 조기에 의심할 수 있다는 점에서 진단 사각지대를 줄일 수 있게 됐다"며 "향후 타 기관과 협력을 통해 추가 연구도 계획 중"이라고 말했다.

장자원 기자 (jang@kormedi.com)