[메디칼타임즈=이인복 기자]심전도 사진 한장으로 수술을 앞둔 환자의 사망 위험을 매우 높은 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 모델이 나와 주목된다.

특히 이를 통해 정밀 심장 검사가 필요한 환자도 분류할 수 있다는 점에서 추가 검사 부담을 줄이는 효과를 기대할 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.

분당서울대병원 순환기내과 최홍미 교수, 김예린 전공의, 조영진 교수, 마취통증의학과 송인애 교수 연구팀은 2020년부터 2021년까지 시행된 비심장(non-cardiac) 수술 4만6천 건의 자료를 분석해 위험도 예측 AI를 개발하고 이에 대한 검증 연구를 진행했다고 20일 밝혔다.

심전도는 심장이 뛸 때 발생하는 전기 신호를 파형으로 기록한 검사로 미세한 차이와 복합적인 패턴을 사람의 눈으로 모두 해석하기는 어려운 것이 사실이다.

이에 따라 분당서울대병원 응급의학과 김중희 교수와 순환기내과 조영진 교수는 AI를 활용하면 기존 판독으로는 알기 어려웠던 위험까지 수치화할 수 있다는 데 착안해 AI 솔루션 ECG Buddy를 개발한 바 있다.

이번 연구에서는 이 솔루션에서 제공되는 여러 심장질환 관련 지표들을 수술 전 환자 평가에 적용했다. 모든 수술은 마취 및 수술 과정에서 심혈관계에 부담을 줄 수 있어 시행 전 이에 대한 위험성을 정확히 평가하는 것이 중요하기 때문이다.

먼저 연구팀은 AI 심전도를 기반으로 중증 질환 발생 위험을 나타내는 'AI 중증도 점수(QCG-Critical score)' 를 이용해 수술 후 30일 이내 사망 위험 예측 정확성을 평가했다.

그 결과 AI가 평가한 위험 점수가 10점 미만인 군에서는 0.1%였던 사망률이 40점을 넘은 군에서는 11.7%에 달하며 AI 예측과 사망률이 뚜렷한 상관관계를 보였다.

실제 수술 후 30일 사망 예측 정확도(AUROC)는 0.909로 이는 유럽심장학회 평가법(0.728)이나 심장위험지수 RCRI(0.725) 등 국제 표준 평가법보다 높은 수치다. 또한 환자의 전신 상태를 평가하는 ASA 분류(0.886)보다도 소폭 앞서는 수준이었다.

이어 연구팀은 수술 전 심전도를 AI로 평가해 심장초음파 또는 관상동맥 CT와 같은 정밀검사가 필요한 환자를 효율적으로 가려낼 수 있는지도 분석했다.

심장 기능·질환과 관련된 8가지 AI 심전도 바이오마커를 종합해 지표가 모두 정상 범위인 저위험군, 하나 이상에서 비정상 소견을 보이는 고위험군으로 분류해 정확도를 분석한 것.

분석 결과 전체 수술의 92.3%가 AI 심전도 상 저위험군이었고 이 경우 수술 후 30일 이내 사망하거나 응급 관상동맥 시술을 받은 비율은 0.2%에 불과했다.

이들의 수술 전 정밀검사 결과는 실제로 91%가 정상으로 나타났으며 여기에 쓰인 비용은 전체 수술 전 심장혈관 정밀검사의 62.8%를 차지했다. 솔루션 도입으로 수술 전 검사 부담을 크게 줄일 수 있음을 보여주는 결과다.

주목할 만한 점은 모든 결과가 검사 수치 등 복잡한 자료 입력 없이 수술 전에 촬영한 심전도 한 장의 분석으로만 이뤄졌다는 점이다.

심전도 검사의 낮은 비용과 간편함을 고려하면 임상현장에서의 활용 가치가 매우 높다는 의미다.

분당서울대병원 조영진 교수는 "인공지능 기반 심전도 분석 기술은 이미 응급현장에서는 정밀 검사 전 선별도구로 활발하게 활용되고 있다"며 "빠르고 간편하고 비용이 저렴하다는 점에서 일반적인 수술 과정에서도 검사 부담을 낮추고 고위험군을 선별하는 데 활용할 수 있을 것"이라고 밝혔다.