메디칼타임즈=최선 기자최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술은 의료 분야에서 빠르게 발전하며 임상 의사들의 업무에 큰 변화를 예고하고 있다. 영상 진단 영역에서의 활용이 두드러지지만 심전도 신호를 기반으로 한 다양한 질환 예측 인공지능도 상용화 단계를 넘어선 만큼 인공지능의 보편적 활용은 예정된 미래라는 것.초기 연구가 인공지능을 임상 영역에서 활용 가능할 정도의 신뢰성을 갖췄는지를 확인하는 탐색 연구가 주를 이뤘다면 현재는 가능성 탐구는 끝났다는 평이다. 실제 인간이 수행한 검진 데이터를 기반으로 학습 시켰을 때 비슷하거나 더 나은 수준의 진단 능력을 보이면서 연구 방향도 전문의와의 직접 대결 양상으로 흐르고 있다.벌써부터 일부 연구에선 인공지능이 전문의를 앞선 것으로 나타난 상황. 논의의 주제는 고도화된 인공지능이 전문의를 대체할 수 있냐는 것으로 변모하고 있다. 기술 만능주의를 경계하는 목소리 역시 만만치 않다. 의료사고에 있어 책임소재가 불분명해 어디까지나 의료진 판단의 보조 수단으로 활용될 뿐 전문가를 대체한다는 건 지나친 확대해석이라는 것이다.최근 연구 흐름은 어떨까. 인공지능이 과연 전문의들을 대체할 정도의 양질의 판단을 내놓는 것일까. 인공지능을 개발하는 의료진, 인공지능을 활용해 스마트병원을 구축한 병원장 등에게 인공지능을 둘러싼 미래에 대해 물었다.▲가능성 탐색에서 인공지능 우월론으로최근 인공지능의 연구 동향은 전문의와의 직접 대결 양상으로 변모하고 있다. 누적된 학습을 통해 인공지능이 고도화되면서 실제 성능을 확인하기 위해선 필드 테스트에 준하는 인간과의 직접 비교가 불가피하기 때문. 그 결과는 어떨까.인공지능 학습이 고도화되면서 인공지능과 전문의간 진단 정확도를 직접 비교하는 연구가 활성화되고 있다(pubmed 캡쳐).이달 20일 공개된 국내 현직 의대 교수가 만든 심전도(ECG) 분석 인공지능은 고칼륨혈증 진단 정확도와 평가자간 일치율 등에서 전문의 수준을 앞질렀다.분당서울대병원 응급의학과 김중희 교수가 이끄는 다기관 연구진은 고칼륨혈증으로 진단된 환자 64명과 그렇지 않은 환자 61명 등 총 125명을 대상으로 ECG 버디와 응급의학과 전문의 5명간 진단과 분석 결과를 비교했다.분석 결과 ECG 버디는 고칼륨혈증 진단에 있어 곡선하면적(AUCROC)가 0.902를 기록했다. 곡선하면적이 1에 가까울 수록 정확하다는 의미로 응급의학과 전문의 5명의 평균 곡선하면적은 0.662로 상대적으로 낮았다. 정확도 면에서 인공지능 어플리케이션에 비해 크게 떨어졌다는 의미다.다른 지표에서도 ECG 버디는 민감도 0.797, 특이도 0.934, 음성 예측도 0.815, 양성 예측도 0.927를 보인 반면 응급의학과 전문의는 평균 민감도 0.203, 특이도 0.934, 음성 예측도 0.527, 양성 예측도 0.765로 인공지능에 비해 뒤쳐졌다.직접 비교 연구는 해외에서도 활성화되고 있다.이달 공개된 덴마크 방사선연구소 카밀라 판듀로 닐슨 등이 진행한 연구(DOI:10.1080/0284186X.2023.2256958)는 두경부암 환자에서 인공지능과 종양 전문의가 고위험 장기 윤곽을 얼마나 정확하게 잡아내는지 비교했다.덴마크 두경부암 그룹(DAHANCA) 임상 35에 참여한 63명의 환자는 지역 DAHANCA 센터의 CT와 양성자 센터의 CT 데이터를 가지고 있었다.nnU-Net을 기반으로 하는 전국 단위 신경망을 사용해 각 환자에 대한 두 스캔 모두에서 위험 장기(Organ at risk, OAR)의 윤곽을 처리했다. 일치도는 의료 영상 분석에서 분할 결과의 정확성을 평가하는 DSC 점수와 평균 표면 거리(MSD)를 사용해 계산했다.분석 결과 인공지능의 윤곽은 종양 전문의보다 훨씬 나은 일관성을 보였다. DSC의 중앙값 및 사분위간 범위는 인공지능 및 전문의의 경우 각각 0.85 대 0.68, MSD의 중앙값 및 사분위간 범위는 각각 0.9mm 대 1.9mm였다.10월 공개된 인공지능 대 외과의사의 응급 수술 위험도 예측 비교 연구(DOI:10.1097/TA.0000000000004030)에서도 인공지능이 대부분 항목에서 더 정확했다.매사추세츠 종합병원 응급의학과 모하메드 모헤브 등 연구진은 스마트폰 기반의 응급 수술 위험도 예측 인공지능(Predictive Optimal Tree in Emergency Surgery Risk, POTTER)과 외과의사의 수술 위험 추정치를 비교하는 연구를 진행했다.2018년 5월부터 2019년 5월 사이에 대형 4차 진료소에서 EGS를 받은 총 150명의 환자가 수술 후 30일 결과(사망률, 패혈성 쇼크, 인공호흡기 필요, 수혈이 필요한 출혈, 폐렴)에 대해 전향적으로 추적 관찰했다.스마트폰 기반의 응급 수술 위험도 예측 인공지능(POTTER)의 수술 위험 추정치는 외과의사를 상회했다.분석 결과 인공지능 POTTER는 패혈성 쇼크(AUC: 0.816 대 0.820)를 제외한 모든 결과에서 전문의를 앞질렀다.사망률 AUC는 인공지능이 0.880, 전문의가 0.841이었고 인공호흡기 의존성은 각각 0.928 대 0.833, 출혈은 0.832 대 0.735, 폐렴은 0.837 대 0.753였다.연구진은 "인공지능 위험도 계산기 POTTER는 응급실 환자의 수술 후 사망률과 결과를 예측하는 데 있어 외과의사의 판단을 능가했다"며 "이를 보조로 사용했을 때 외과의사 개인의 위험도 예측을 향상시켰다는 점에서 수술 전 환자를 상담할 때 진료 보조 툴로 유용할 수 있다"고 결론내렸다.29일 종료된 북미영상의학회 연례회의(RSNA 2023)에서도 고도화된 자폐증 진단 인공지능이 이목을 집중시킨 바 있다.24~48개월 사이 소아 226명(자폐증 진단 126명, 정상 100명)에 대한 진단 결과 인공지능은 자기공명영상(DT-MRI)만으로 자폐증을 98%의 정확도로 잡아냈다.인공지능이 지속적으로 승전보를 울린 가운데 국내에서도 최대 규모의 인공지능 대 응급의학과 전문의의 판독 결과를 직접 비교하는 전향적 임상 연구가 진행되고 있다.심전도 AI 분석업체 메디컬에이아이는 심전도 기반 심근경색 진단율 비교 임상 결과를 내년 상반기 내놓는다는 계획. 2022년도 3월부터 진행된 임상은 전국 18개 응급실에서 가슴 통증으로 내원한 환자에 대한 인공지능과 전문의의 진단 정확도를 비교하도록 설계됐다.메디컬에이아이 관계자는 "기존 데이터를 가져와 후행적으로 분석한 것이 아닌 전향적 진행된 연구"라며 "국내에서 최대 규모 임상일뿐 아니라 이 정도 인원이 참여한 것은 세계에서도 AI 관련 임상으로는 유례를 찾아보기 힘들다"고 말했다.이어 "참여 대상자 모집과 임상이 지난 달 마무리가 돼 현재 임상 결과 분석 작업에 들어간 상태"라며 "내년 1분기 쯤 연구 결과 공개가 예상되는데 최대한 연구 논문의 질을 끌어올려 유명 저널 게재를 목표로 하고 있다"고 밝혔다.▲AI 만능 아냐…임상 설계·변수 따라 성능 편차해외에서는 광범위한 연구가 누적되면서 여러 연구를 종합해 분석하는 메타분석의 단계까지 접어들었다.선종 및 용종 검출을 위한 대장내시경 인공지능의 성능 연구(DOI:10.1016/j.gie.2020.06.059)는 5개 무작위 대조 연구(4354명)를 메타분석했고, 내시경 영상에서 헬리코박터 파일로리 감염 예측을 위한 인공지능 진단검사 정확도 연구(DOI:10.2196/21983)는 RCT 8개(1719명), 상부 GI 병변 검출의 정확도 연구(DOI:10.1016/j.gie.2020.06.034)는 23개의 연구(96만 9318개 이미지)를 분석했다.이외에도 다양한 연구에서 인공지능의 진단 성능이 전문의를 앞서거나 최소한 동등한 수준으로 나왔지만 이에 대한 반론도 만만치 않다.인공지능의 진단 정확도의 비교 잣대인 임상 전문가의 '수준'에 따라 연구 결과가 혼재되는 등 임상 설계의 변수를 감안해야 한다는 것. 게다가 연구 성과물은 주로 인공지능이 최적의 성능을 나타내는 분야에서 진행됐기 때문에 이를 일반화시켜 인공지능은 만능이라는 공식을 세울 수 없다는 것이다.실제로 방사선 전공의와 인공지능의 흉부방사선 영상 판독 결과를 비교한 임상(DOI:10.1001/jamanetworkopen.2020.22779)에서 인공지능의 평균 이미지 기반 민감도 AUC는 0.716, 방사선 전공의는 0.720였고, 양성 예측도는 각각 0.730, 0.682, 특이도는 각각 0.980, 0.974로 평가 항목마다 다른 양상이 나타난다. 학습 데이터를 바꾼 경우 인공지능의 AUC 값은 0.807에서 0.772로 바뀌었다.프랑스 파리 호텔듀병원 방사선학과 마티외 코헨 등 연구진은 방사선 전문의와 인공지능간 손목 골절 검출 정확도를 비교한 연구(DOI:10.1007/s00330-022-09349-3)도 조건 변경에 따른 다른 결과 가능성이 제시된다.연구는 2017년 1월부터 2019년 12월 사이에 손목 외상을 입은 637명의 환자와 관련한 1917장의 X-ray 영상을 기반으로 아직 숙련되지 않은 초기 방사선 전문의와 인공지능이 각각 골절을 진단했다.선임 방사선 전문의들이 보고한 골절은 247명의 환자에서 총 318건이었는데 이에 대한 인공지능의 검출 민감도는 83%였고, 초기 방사선 전문의들은 76%였다. 다만 특이도는 두 그룹 모두 96%로 같았다.영상의학회 관계자는 "두 연구에서 인공지능의 비교 대상이 전공의나 비숙련 전문의로 설정됐지만 이를 전문의나 숙련된 전문의와의 비교로 바꾸었다면 충분히 다른 연구 결과가 나올 수도 있다"며 "적응증마다 무엇을 기준으로 판별할지, 판별의 가중치를 어떻게 할지 등 변수가 많아 단순히 인공지능과 인간 중 누가 더 뛰어나다는 식으로 말하기 어렵다"고 지적했다.▲AI가 의료진 대체한다? "진료 효율화 도구"인간과 인공지능의 직접 비교 임상이 활성화되면서 다른 방향의 접근도 활성화되고 있다. 바로 인공지능을 진단 보조 도구로 결합했을 때 임상 결과를 개선할 수 있는지 여부, 즉 대결이 아닌 협업의 관점이다.피부과 전문의의 흑색종 분류 정확도에 미치는 인공지능 효과 연구(DOI:10.2196/18091)에서 평균 민감도와 정확도는 인공지원 지원으로 크게 증가했다(59.4% 대 74.6%).이와 유사하게 CT를 통한 코뼈 골절 진단에 있어서의 인공지능 지원 연구는 인공지능 사용 시 민감도 94.00±3.17을 기록, 의료진의 독자적인 진단의 83.52±10.16을 상회했고 특이도(89.75±6.15, 77.55 ± 11.38) 및 AUC(0.92±0.04, 0.81±0.10)도 협업의 당위성을 설명했다.연구진은 "AI의 도움으로 1~5년 저숙련 또는 6~10년의 경력을 가진 전문의에서도 민감도, 특이도 및 AUC가 유의하게 향상됐다"며 "인공지능 모델은 코뼈 골절의 위치를 파악하기 위해 경험이 부족한 의사와 방사선사가 진단 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있다"고 결론내렸다.딥러닝 기반의 인공지능 알파고가 인간과의 대결에서 승리한 이후 오히려 인공지능 프로그램을 통한 기보 학습이 활발해진 것처럼 비슷한 형태의 협업 내지 학습이 임상 현장에서도 이뤄질 수 있다는 것.딥러닝 기반의 진단 모델보다는 진단 보조와 행정 업무 효율화 측면의 인공지능이 먼저 보편화될 것으로 전망된다.  은평성모병원이 세계 최초로 도입한 인공지능 음성인식 모바일 전자간호기록 플랫폼'Vobile ENR'.이런 인식을 반영하듯 의학한림원은 30일 의과대학 교육에 적용 가능한 인공지능 과정을 제안하기 위한 '의료 AI 교육과정 개발 가이드라인 및 모델' 공청회를 연다. 공청회 주요 논의 사항으로는 의학한림원의 연구진이 개발한 의료 인공지능 역량과 한국의과대학ㆍ의학전문대학원협회의 기본의학교육 졸업성과 연계 방안, 필수 및 선택 과목의 편성 기준 등이 포함돼 사실상 의료 영역에서의 인공지능 접목 및 활용이 필수 불가결한 요소로 자리잡았음을 시사했다.  심전도 분석 인공지능 SW를 개발한 권준명 메디컬에이아이 대표(심장학회 스마트헬스연구회 이사)는 "임상 현장에서의 인공지능 활용은 보편화되고 대중화되는 단계를 넘어 필수적인 보조 진단 기기로 자리 잡을 것으로 예상한다"며 "인공지능은 의료진의 합리적인 의사 결정을 도와주는 보조 도구이지 결코 경쟁자나 의료진의 대체자가 아니"라고 강조했다.필름 기반의 영상 이미지 자료가 디지털 시대로 변하며 PACS 시스템으로 통합된 것처럼 인공지능 진단툴은 시간 문제일뿐 임상의사결정지원시스템(CDSS)으로 융합될 수 있다는 게 전문가들의 판단.주로 딥러닝 기반으로 학습한 인공지능이 진단에 활용되는 반면 대규모 언어 모델 기반(LLM)의 인공지능은 자연어 처리를 통한 진단 보조와 행정 업무 효율화에 기여한다.진단 관련 인공지능은 다양한 적응증에 대한 신뢰도 확보 및 검증에 시간이 소요되는 만큼 효율화 측면에서의 인공지능이 먼저 임상 현장의 풍경을 바꿀 것으로 예상된다.올해 2월 은평성모병원은 세계 최초로 인공지능 음성인식 모바일 전자간호기록 플랫폼 'Vobile ENR'(Electronic Nursing Record)을 도입한 바 있다.배시현 병원장은 "스마트병원 구축의 핵심은 인공지능으로, 업무 효율화를 중심으로 한 인공지능이 먼저 대중화될 것으로 본다"며 "실제로 인공지능 음성인식 플랫폼을 도입한 결과 많은 직원들이 환영하고 있다"고 밝혔다.그는 "수기 입력없이 혈압과 맥박, 약 처방 확인 내역, 간호 기록 등을 말로 하면 자동으로 텍스트로 변환돼 입력이 된다"며 "이는 병원 시스템과 연결돼 있어 어디서든 말로 입력을 해도 다 기록이 되기 때문에 이제 손으로 쓰는 일은 보기 힘들어 졌다"고 말했다.이어 "처음 2개 병동으로 시작해서 지금은 6층부터 15층까지 다 인공지능 음성인식 플랫폼을 활용한다"며 "최근에도 일산 쪽 병원에서 참관 요청이 와 시연해주고 다양한 병원들이 벤치마킹하고 있어 이런 플랫폼 보급이 더 확대될 것"이라고 전망했다.

메디칼타임즈=최선 기자심전도(ECG) 수치를 인공지능(AI)으로 분석해 심부전 등 각종 질환의 위험도를 예측하는 소프트웨어가 상용화되고 있는 가운데 AI 기반 분석의 유용성을 증명하는 리얼월드데이터가 나왔다.4만 3000여 명이 참여한 대규모 임상 결과 심전도에 AI를 접목시켰을 경우 진단에서 치료까지 대기하는 시간이 10분 단축됐다. 심장을 포함한 주요 심혈관계 질환이 분초를 다투는 응급질환이라는 점에서 AI의 유용성이 상당하는 평이다.현지시간 13일 미국 펜실베니아 컨벤션센터에서 개최된 미국심장협회(AHA 2023) 과학세션에서 심장마비 환자에 대한 심전도 AI 분석 적용에 따른 변화를 살핀 ARISE 임상 결과가 공개됐다(초록 LBS.08).올해 3월 심전도 데이터를 AI로 분석해 심부전 위험성을 예측하는 소프트웨어가 허가를 받는 등 심전도 분석을 기반으로 다양한 질환을 선별하는 AI가 시장에 출시되고 있다.심전도 검사는 심장의 전기적 활동을 확인하는 비침습적 진단 도구로 관상동맥이 완전히 막혔을 때 발생하는 ST-상승 시그널을 통해 급성심근경색 등을 확인하는 데 쓰인다.심전도를 통해 카테터 삽입이나 경피관상동맥중재술(PCI)를 고려하기 때문에 심전도의 적절한 분석 및 치료 방향 결정은 환자의 예후와 직결되는 중요한 요소.진단 후 카테터 삽입까지 대기 시간(분). 오른쪽은 응급실 환자만 분석한 결과. 전반적으로 10분 내외의 단축이 보고됐다.대만 국방의료원 소속 린친성 교수 등 연구진은 사망 위험이 높은 심정지 환자를 식별하는 데 있어 AI 지원 심전도가 치료 전반에 긍정적인지 평가하기 위해 2022년 5월부터 2023년 4월까지 트라이서비스 종합병원 응급실에 방문한 4만 3000여 명을 대상으로 임상에 착수했다.심장 카테터 삽입이 필요한 STEMI 환자를 식별하기 위해 한쪽은 AI 지원 심전도 검사를 진행했고, 다른 한쪽은 심장 전문의가 심전도 분석을 진행했다. 주요 평가 지표는 고위험군 식별 후 카테터 삽입까지의 대기 시간이었다.분석 결과 전문의의 심전도 분석 및 치료 결정까지 걸리는 시간 대비 AI 지원 심전도는 STEMI 환자의 치료 대기 시간을 약 52분에서 43분으로 줄였다.AI 지원 심전도는 STEMI 환자를 양성 예측도 값 88%를 기록했고, 음성 예측도는 99.9%에 달했다. 양성 예측도는 양성으로 진단받았을 때 실제 고위험일 확률을, 음성 예측도는 음성 진단 후 실제 고위험군이 아닐 확률을 뜻한다.AI 지원 심전도는 입원 환자 7명에서 STEMI를 확인한 반면, 전문의 기반의 표준 진료는 입원 환자 1명에서만 STEMI를 확인했다.린친성 교수는 "최근 AI 혁명으로 인해 임상 의사결정 지원 시스템의 정확도가 크게 향상돼 의사들은 이 기술에 대한 신뢰가 높아지고 있다"며 "저비용의 기술을 사용하는 것은 임상현장에서 가치가 있고, 미래에는 구급차나 웨어러블 기기와 같은 새로운 방식으로 이러한 기술이 더 많이 사용될 수 있다"고 평가했다.▲목소리 듣고 심부전 위험 예측…스마트폰+AI한편 AI 기술을 활용한 심부전 스마트폰 앱은 3주 전 최대 76% 예측도로 입원 여부를 판별했다.심부전은 심장 근육에 필요한 충분한 혈액과 산소를 공급할 수 없을 때 발생한다. 이로 인해 피로, 체액 저류, 호흡 곤란, 과도한 기침 등이 나타날 수 있다.오하이오 주립대 웩스너 메디컬센터 윌리엄 T.에이브러햄 등 연구진은 음성의 변화 역시 심부전의 단초를 제공한다는 가설을 세우고 매일 스마트폰에 녹음된 환자의 음성을 AI로 분석, 심부전의 악화 징후인 폐 주변 액체 증가 여부를 살폈다.환자의 목소리를 AI로 분석할 경우 3주 전 최대 76%의 정확도로 심부전으로 인한 입원을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.연구는 2018년 3월부터 2023년 4월까지 수행됐고 심부전으로 진단받은 이스라엘 거주 성인 416명을 등록해 러시아어, 아랍어 또는 영어 등 다섯 개의 모국어 문장을 매일 전화 앱에 기록하게 했다.초기 연구 단계에서 AI 스마트폰 앱은 입원 24일 전 평균 심부전 악화의 76%(58건 중 44건)를 정확히 예측하거나 링거 수액의 필요성을 예측했다. 다만 앱은 환자 한 명당 연간 평균 3건의 불필요한 경고를 생성했다.검증 단계에서 앱은 약 3주 전에 심부전 이벤트를 감지하는 데 71%의 정확도를 보였다(14건 중 10건). 이 그룹에서도 환자 1인당 연간 약 3건의 잘못된 경고가 발생했다.이외에도 AI 기반 디지털 청진기를 이용한 심전도 검진이 임산부의 심장 근육 질환인 말초 심근병증을 산부인과 전문의의 표준 진료 대비 두 배로 검출한다는 연구 결과도 공개됐다.미국 메이요클리닉 심장내과 데밀레이드 아데딘세우(Demilade Adedinsewo) 등 연구진은 심전도와 심장 소리를 기록한 다음 AI 알고리즘이 심장 근육의 약해질 가능성을 예측할 수 있다는 가설을 세우고 검증에 들어갔다.임신 중이거나 최근에 아기를 낳은 약 1200명의 나이지리아 여성을 대상으로 연구한 결과 표준 진료군 대비 AI 디지털 청진기를 통한 심전도 검사 진행군에서 두 배의 주변부 심근병증이 진단됐다.연구진은 "AI 디지털 청진기 검사군의 4%가 임신 관련 심근병증을 진단했다"며 "반면 표준 진료군의 심근병증 발견율은 1.8%에 그쳐 이는 심근병증의 절반이 평소 진료로 발견되지 않았을 가능성을 시사한다"고 결론내렸다.

메디칼타임즈=최선 기자국내 의료진이 만든 심전도(ECG) 분석 인공지능(AI)이 고칼륨혈증 진단 정확도에서 전문의를 뛰어넘은 가운데 이번엔 심근경색에서 2라운드가 진행된다.이번 임상은 9000여명이 참여하는 국내 최대 규모 전향적 임상 연구로 심근경색에 대한 전문의와 AI의 진단율 정확도를 비교한다.메디컬에이아이가 심전도 기반 심근경색 AI와 전문의간 진단율 비교 임상 분석 작업에 들어갔다.7일 의료계에 따르면 심전도 AI 분석업체 메디컬에이아이가 2022년 3월부터 진행한 심전도 기반 심근경색 진단율 비교 임상이 종료돼 분석에 들어갔다.심근경색은 심장 근육에 혈액과 산소 공급을 하는 혈관이 좁아져 혈액을 받지 못해 세포가 괴사되는 상태를 말한다.심근 중 충분한 혈액 공급이 되지 않는 부위는 비정상적인 전기 신호 흐름을 나타내기 때문에 심전도 검사를 통해 심근경색 등 심장의 이상 여부를 확인할 수 있다.심전도를 통해 약 90% 환자에서 심근경색을 확인할 수 있고 ST 구분의 상승과 비정상적 Q파가 보이면 심근경색으로 진단된다.심전도 데이터를 기반으로 심부전 등 다양한 질환을 예측하는 AI를 개발하고 있는 메디컬에이아이는 심근경색에서 심전도 분석이 주요하다는 점에 착안, 실제 전문의와 AI 분석의 진단 정확도 비교 임상을 기획했다.메디컬에이아이 관계자는 "기존의 심전도로 진단 가능한 심근경색은 보통 심장으로 가는 혈관이 100% 막힌 경우에만 진단이 가능했다"며 "반면 메디컬에이아이 AI는 80~90%만 막혀도 심근경색을 진단할 수 있다"고 설명했다.그는 "따라서 심전도를 기반으로 의료진이 심근경색을 진단하는 것보다 AI가 더 정확할 수 있다는 가설을 세우고 2022년도 3월부터 본격적으로 임상에 착수했다"며 "전국 18개 응급실에서 가슴 통증으로 내원한 환자에게 동의서를 받고 AI와 전문의가 진단 정확도를 비교하도록 했다"고 말했다.전향적 연구 규모로는 9000명이 참여해 전국 최대 규모 임상일 뿐더러 데이터 양이 많은 만큼 진단 정확도에 대한 노이즈를 최대한 줄일 수 있다는 게 업체 측의 판단.메디컬에이아이 관계자는 "AI와 응급의학과 전문의 모두 동일하게 심근경색 가능성에 대한 확신도를 1에서 10점까지 점수를 부여하도록 했다"며 "향후 다양한 검사를 통해 심근경색이 확진되면 이를 기반으로 AI와 전문의의 답과 비교하는 방식으로 기획했다"고 설명했다.그는 "기존 데이터를 가져와 후행적으로 분석한 것이 아니라 전향적 진행된 연구로 국내에서 최대 규모 임상으로 이 정도 인원이 참여한 것은 세계에서도 AI 관련 임상으로는 유례를 찾아보기 힘들다"며 "참여 대상자 모집과 임상이 지난 달 마무리가 돼 현재 임상 결과 분석 작업에 들어간 상태"라고 말했다.그는 "내년 1분기 쯤 연구 결과 공개가 예상되는데 최대한 연구 논문의 질을 끌어올려 유명 저널 게재를 목표로 하고 있다"며 "급성심근경색 분석 소프트웨어 AiTiAMI는 9월 식품의약품안전처로부터 혁신의료기기 지정을 받은만큼 실제 임상 현장에서 어떤 성능을 나타냈을지 기대감이 크다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=최선 기자심전도의 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.조영진 분당서울대병원 순환기내과 교수는 심전도를 AI로 학습시킨 결과 과거 심전도 데이터만으로 불가능했던 다양한 질환의 진단 및 예후 예측이 가능했다며 향후 활용성이 더 커질 것으로 내다봤다.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.

메디칼타임즈=이인복 기자심전도 등 의료 인공지능(AI)의 도움을 받는 것만으로 좌심실 박출률의 감소 등 환자의 이상을 진단할 가능성이 두배 가까이 높아진다는 연구 결과가 나왔다.이상이 있을 수 있다는 AI의 경고만으로 환자를 살릴 기회가 주어진다는 것. 이에 따라 1차 진료에서 이를 활용할 수 있는 방안을 고심해야 한다는 것이 전문가들의 의견이다.심전도 등 AI를 적극 활용하는 것만으로 진단율을 두배나 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다.메이요클리닉 연구진은 의료 인공지능이 실제 진단에 미치는 영향에 대한 대규모 비교 분석 연구를 진행하고 현지시각으로 1일 메이요클리닉 프로시딩(Mayo Clinic Proceedings)을 통해 결과를 공개했다(doi.org/10.1016/j.mayocp.2022.04.008).현재 심장 분야에서는 심전도를 비롯해 다양한 인공지능이 개발되고 있으며 일부 모델은 이미 임상 현장에 보급되고 있는 상태다.하지만 대부분이 허가용 임상에 그치고 있다는 점에서 아직까지 검증된 리얼월드데이터는 부족한 것이 사실.메이요클리닉 데이비드(David Rushlow) 교수가 이끄는 연구진이 실제 의료 현장에서 인공지능이 얼마나 효과가 있는지에 대한 대규모 연구를 진행한 이유도 여기에 있다. 실제 효과를 파악하기 위해서다.이에 따라 연구진은 미국의 48개 의료기관에서 165명의 의사를 통해 1만 1573명의 환자를 대상으로 비교 분석 연구를 진행했다.심전도 인공지능을 적용해 심장 박출률이 떨어진다는 경고가 나왔을때 심초음파를 받도록 한 의사와 그렇지 않은 경우로 나눠 진단률을 비교한 것이다.그 결과 심전도 인공지능을 적극적으로 활용한 의사(high adopters)가 그렇지 않은 의사(low adopters)보다 좌심실 박출률이 낮은 환자를 진단할 가능성이 두배 가까이 높았다.다른 요인들을 모두 제외하고 순수하게 심전도 인공지능의 경고를 받아들이는 효과만 파악해도 진단할 가능성이 1.62배나 높아졌다.이러한 차이는 전문과목별로도 차이가 있었다. 실제로 내과와 가정의학과 전문의는 인공지능을 적극적으로 활용(high adopters)하는 비율이 매우 높았고 다른 과는 그 비율이 적었다.하지만 의사로서의 경험이나 환자수, 연령, 성별 등은 인공지능을 활용하는데 유의한 요소가 아니었다.데이비드 교수는 "인공지능만 잘 활용해도 진단률을 크게 높일 수 있다는 것을 보여준 중요한 연구"라며 "이번 연구는 임상 의사의 워크플로우에 인공지능을 얼마나 편리하게 통합시키는지가 중요한지를 보여준다"고 설명했다.이어 그는 "인공지능의 이점을 극대화하기 위해서는 의사의 적극적인 협력이 필요하다"며 "이러한 협력의 요소는 의사의 경험과 환자수, 연령, 성별이 영향을 미치지 않는다는 것도 발견했다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=문성호 기자차세대 성장 동력으로 바이오‧의료기기 분야가 주목받으면서 덩달아 대형병원에서도 산업화 붐이 일어나고 있다.대형병원별로 자신들에게 맞는 분야를 특화‧발전시키는 동시에 관련 기업들을 유치해 의료진과의 협력을 이끌어내는데 집중하고 있는 것.대표적인 곳이 연세대학교의료원과 가톨릭중앙의료원(CMC)으로 바이오, 의료기기 분야의 첨병을 자처하고 있다.왼쪽부터 연세의료원 중입자치료센터, CMC 옴니버스파크 조감도이다. 두 의료원은 건물 내 디지털헬스케어 및 바이오 기업을 유치하며 적극적은 산학협력에 나서고 있다. 16일 병원계에 따르면, 최근 연세의료원은 신촌 세브란스병원 중입자치료센터 내 '디지털 헬스센터'를 개소하고 본격적인 운영에 들어갔다.디지털헬스센터는 ▲연세의료원의 IT조직 역량 집중 ▲디지털 혁신기술 리더 양성 ▲개방형 디지털 혁신 네트워크 구축 ▲디지털 생태계 환경 조성을 중점 사업으로 내걸었다.특히 연세의료원은 센터 내 디지털 헬스케어 기업들을 적극적으로 유치하면서 의료진과의 연구협력을 적극 추진해 주목을 받고 있다. 다른 대형병원처럼 다양한 기업을 유치해 산학협력을 이끌어내는 형태지만, 차이점이 있다면 '디지털 헬스케어' 기업들을 대상에만 초점을 맞추고 있는 것이 연세의료원의 특징이다.이미 최근 주목을 받고 있는 디지털 헬스케어 기업들이 입주한 상황. 구체적으로 최근 많은 병원들과 협력을 추진 중인 카카오헬스케어를 필두로 ▲루닛 ▲딥카디오(DeepCardio) ▲지니너스 ▲에버트라이 ▲뉴큐어 ▲에이마 ▲온코소프트 ▲휴톰 등 다양한 분야 디지털 헬스케어 기업들이 입주한 것으로 파악됐다.. 이들 기업들은 디지털 헬스센터 입주를 통해 세브란스병원과 다양한 연구협력을 펼치는 동시에 기업 '거점'으로 삼기 위해 입주한 것으로 알려졌다.특히 디지털 헬스센터가 위치한 중입자치료센터가 내년 본격 운영될 예정이라는 점에서 다양한 연구협력 시너지를 기대하고 있다.  수천억에 달하는 중입자치료기가 도입된다면 암환자에게 큰 도움이 될 수 있는 데다 이를 통해 얻어진 정보를 활용한다면 다양한 연구개발로 이어질 수 있다는 기대감. 디지털 헬스센터에 입주한 딥카디오 백용수 CTO(인하대병원 심장내과)는 "자체적인 연구 및 임상 시설 외에 확장을 위해 서울 지역의 거점이 필요했다"며 "세브란스병원과도 심전도 AI 기술 공동개발을 위해 협력하고 있는 상황인데 디지털 헬스케어 벤처기업이 입주할 수 있는 공간이 생겨 지원하게 됐다"고 설명했다.대형 국내 제약사 유치 성공한 CMC연세의료원이 디지털 헬스케어 분야에 초점을 맞췄다면 CMC는 분야를 가리지 않고 다양한 기업들을 유치하고 있다.그 가운데어소 서울성모병원 등 CMC 산하 병원들이 혈액암 분야 세계최고 수준 의료 질을 인정받고 있는 만큼 이를 접목한 다양한 치료제 개발 기업과 연구시설을 끌어들이고 있는 것이 특징이자 강점이다.이 같은 매력에서인지 CMC 내 교수 창업기업뿐만 아니라 대형 제약사, 바이오벤처 등 20개 가까운 기업이 옴니버스 파크 입주를 결정한 것으로 나타났다.기업 입장에서도 국내에서 손꼽히는 서울성모병원이 지근거리에 있다는 점에서 치료제, 의료기기 개발 및 연구에 장점으로 활용될 수 있다. 연구시설을 옴니버스 파크에 입주시킨다면 임상연구 면에서 서울성모병원의 도움을 받을 수 있다는 판단이다.실제로 익명을 요구한 A대학병원 혈액종양내과 교수는 "서울에 위치한 많은 대형병원이 바이오, 의료기기 기업 유치에 뛰어들었지만 지리적 위치를 무시할 수 없다"며 "옴니버스파크는 서울 내에서도 교통의 요지다. 다른 대형병원은 서울 외곽에 위치한 탓에 기업 유치가 힘든 상황"이라고 전했다.입주 기업을 살펴보면, 대형 제약사로는 보령이 단연 손꼽힌다. 보령의 경우 CMC 내 교수 창업기업인 바이젠셀(김태규 교수)에 지분을 투자하는 등 과거 인연이 있는 제약사다. 여기에 보령바이오파마 또한 CMC 내 교수 창업기업인 루카스바이오(조석구 교수)에 투자한 전례도 있다.여기에 종근당과 한미약품, 삼일제약, JW생명과학, 일동제약 관계사로 애임스바이오사이언스 등도 옴니버스 파크 입주했다.또한 바이젠셀, 루카스바이오, 탑셀바이오, 입셀, 서지넥스, 옴니아메드, 펩스젠, 다림티센, KMD바이오, 진코어 등 CMC 교수 창업기업과 더불어 바이오벤처들도 입주해 임상연구에 나선 상태다.CMC 이화성 의료원장(정형외과)은 "옴니버스파크는 산학연병 협력을 토대로 한 글로벌 메디칼 복합 단지를 표방하고 있다"며 "현재가 바이오헬스 산업의 시대인 만큼 의료원과 병원에 재직 중인 교수들이 기본적인 대응을 할 수 있도록 체계를 구축하려고 한다"고 설명했다.그는 "옴니버스파크 입주를 타진하는 바이오 기업들이 상당히 많다. 의과대학, 병원 등과 시너지를 발휘할 만한 가치가 있는 기업들과 함께 새로운 산학연병 모델을 구축하고자 한다"고 강조했다.

메디칼타임즈=문성호 기자인공지능(AI)으로 심장을 진단한다.올해 상반기 건강보험 수가 신설에 힘입어 심방세동 등 심장 질환을 추적 관리하는 웨어러블 심전도 검사기 시장이 큰 기대를 받고 있다. 이 가운데 최근 이보다 더 진일보된 AI 진단 기술이 상용화를 눈앞에 두고 있어 의료계를 넘어 산업계 사이에서도 주목받고 있다. 주인공은 바로 '딥카디오(DeepCardio)'다. 인하대병원 심장내과 교수로 활약 중인 딥카디오 백용수 의학 CTO(사진)는 12일 현재 개발 중인 심전도 AI 기술이 상용화 된다면 국내 임상현장에 큰 변화의 바람이 불 것이라고 자신했다.의학-공학 융합으로 시작된 벤처기업딥카디오는 2020년 11월 인하대병원 심장내과 김대혁, 백용수 교수와 함께 인하대 정보통신공학과 최원익 교수, 컴퓨터공학과 이상철 교수가 의기투합해 창립된 벤처기업이다. 창업 초기부터 의학박사들과 공학박사들의 진정한 융합으로 이목을 끌었다. 백용수 의학 CTO는 "2017년 심전도를 가지고 심방세동을 예측하는 프로그램을 만들어 보자는 의미에서 연구를 시작했는데 현재에 이르렀다"며 "사실 의학과 공학 박사가 힘을 합쳐 벤처기업을 창업한 사례가 흔치 않은데 이를 통해 현재까지 왔다고 생각한다"고 설명했다.딥카디오 백용수 의학 CTO는 의학박사와 공학박사가 의기투합해  창업한 것이 성공의 지름길이 됐다고 설명했다.딥카디오는 일반 심전도 검사에서 진단이 어려운 발작성 심방세동을 딥러닝 활용 예측 기법으로 정확히 진단하는 기술을 보유했다. 특허명은 '딥러닝을 이용한 정상동율동 심전도 상태에서의 발작성 심방세동 예측방법'이다.회사는 인공지능 기반 심전도 진단 기술로 발작 중이 아닌 정상동율동 심전도에서 10초 간의 심전도 신호만을 이용해 심방세동의 진행 정도를 예측해 심방세동 환자의 진단, 치료와 예후에 큰 역할을 할 것으로 기대하고 있다고.여기에 ▲ECG 이미지 디지털 추출 방법 및 장치 ▲인공지능 기반 심장초음파 판독 및 뇌졸중 예측 모델 개발을 추진 중이다.백용수 의학 CTO는 최근 주목받고 있는 웨어러블 심전도 검사기와 완전히 다른 개념으로 회사 기술이 상용화만 된다면 앞으로 임상현장에서 큰 변화를 불러일으킬 것으로 기대했다.그는 "웨어러블 심전도 검사기는 발작 중인 심방세동을 탐지(detection)하는 것으로 개념부터가 다르다"며 "회사의 진단기술은 정상리듬에서 향후 심방세동 등 심장 질환을 예측하는 것으로 현재 완성 단계에 이르렀다"고 설명했다.이어 백용수 의학 CTO는 "심방세동 같은 경우 현재 없는 것을 예측하는 것이 관건인데 진단기술이 상용화가 된다면 대학병원뿐만 아니라 1차, 2차 병‧의원에서 활용 가능성이 크다"며 "진단기술을 통해 만성질환자 건강관리 가이드를 해줄 수 있다. 병‧의원에서 가장 큰 역할이 만성질환 관리인만큼 활용가능성은 크다"고 강조했다.상용화 앞둔 진단기술 "기존 심전도 시스템에 예측 AI 탑재"딥카디오는 현재 개발 중인 심방세동 예측 AI가 완성 단계에 이르렀다며 하반기부터 본격적인 상용화 작업을 진행할 계획이다.상용화가 눈앞에 다가온 시점에서 되새겨 보면 인하대병원이 갖고 있는 전산시스템도 개발 과정에서 큰 도움이 됐다는 것이 백용수 의학 CTO의 생각이다.백용수 의학 CTO는 인하대병원 심장내과 교수로 진료활동을 겸하고 있다.백용수 의학 CTO는 "의대와 공대가 융합해 벤처기업을 창업하고 실질적으로 결과를 이끌어 낸 최초의 케이스다. 다른 의과대학에서 이러한 케이스를 찾기 쉽지 않을 것"이라며 "특히 병원 전산시스템이 상당히 앞서 있다. 진단기술을 개발하려면 데이터가 핵심인데 인하대병원이 다른 병원보다 관련 시스템이 앞서 있다"고 강조했다.그렇다면 딥카디오가 생각 중인 심방세동 예측 AI 활성화 방안은 무엇일까.결국에는 대학병원뿐만 아니라 일선 병·의원이 활용하기 위해선 EMR 등 의료정보시스템 탑재가 필수적인 상황.딥카디오는 현재 개발 중인 심방세동 예측 AI가 완성 단계에 이르렀다며 하반기부터 본격적인 상용화 작업을 진행할 계획이다.기존 심전도 데이터 통합관리 시스템에 딥카디오의 심방세동 예측 AI를 탑재하는 것을 구상하며 관련 기업과 논의 중이다.백용수 의학 CTO는 "기존 심전도 시스템에 심방세동 예측 AI를 탑재하는 등 활성화 방안을 놓고 고민하고 있는 단계"라며 "현재 인하대병원 건강검진센터에서 심방세동 예측 AI를 실제 적용하고 있다. 장기적으로 일선 의료기관 뿐만 아니라 건강검진 분야에서도 활용 가능성이 크다"고 설명했다.그는 "심전도 검사에서 잔떨림을 확인할 경우 심방세동이라고 진단할 수 있으나, 이 검사에서 심방세동을 발견할 확률은 1~1.5% 수준에 불과하다. 60세 이상이라도 100명 중에 1~2명 밖에 예측이 안 된다는 것"이라며 "반대로 이야기하면 뇌경색이니 심부전 위험이 있는 환자가 그만큼 노출돼 있는 것인데 심전도 검사기를 넘어선 회사 AI 기술이 상용화만 된다면 국가적으로도 의료비 절감에 큰 기여를 할 수 있다"고 강조했다.

메디칼타임즈=이인복 기자GE 헬스케어 코리아와 딥카디오(DeepCardio)가 인공지능(AI) 기술 기반의 심전도 진단 기술 및 심전도 데이터 분석 프로그램 개발을 위한 업무 협약을 체결했다고 19일 밝혔다.양사는 이번 업무 협약으로 GE 헬스케어의 심전도 데이터 통합관리 시스템인 뮤즈 (MUSE) 솔루션과 딥카디오의 심전도 AI 기술을 결합해 AI기술 기반의 심전도 진단 기술 개발과 심전도 빅데이터 구축 및 분석 연구와 상용화에 협력하게 된다.딥카디오는 2020 년 인하대병원 심장내과 김대혁·백용수 교수와 인하대 정보통신공학과 최원익 교수,  컴퓨터공학과 이상철 교수가 공동으로 창립한 인공지능(AI) 심장 진단 기술 기업으로 '딥러닝을 이용한 정상동율동 심전도 상태에서의 발작성 심방세동 예측방법'에 대한 특허를 보유하고 있다.특히, 양사는 딥러닝 분석 예측 기법과 GE 의 뮤즈 솔루션에 축적된 빅데이터를 활용해, 일반 심전도 검사에서  진단이 어려운 발작성 심방세동 예측 및 진단 기술을 개발할 계획이다. GE헬스케어 코리아 라이프케어솔루션 임예택 이사는 "심전도 AI 기술 벤처기업인 딥카디오와 협력하게 돼 기쁘다"며 "GE 헬스케어의 선도적인 심전도 솔루션과 딥카디오의 AI 기술 역량이 시너지를 내 의료진과 부정맥 환자를 위한 보다 정밀하고 효율적인솔루션을 제공하기를 바란다"고 말했다. 딥카디오 김대혁 대표는 "GE헬스케와의 이번 협력으로 심장세동 및 부정맥 환자의 예측과 정확한 진단, 치료에 도움이 될 것으로 기대한다"며 "심장질환 진단 분야의 새로운 패러다임을 만들어 가길 기대한다"고 강조했다.