인공지능(AI)을 이용해 심정지 재발을 예측하는 기술의 임상시험이 미국에서 시작된다.
2026년 3월 16일 공개된 임상시험계획서에 따르면, 이번 연구는 심전도(ECG)와 환자의 임상 정보를 결합한 머신러닝(ML) 모델을 통해 심정지 재발 여부와 원인을 예측하는 기술의 정확도를 검증한다.
급성 심정지(SCA)는 미국 내 주요 사망 원인 중 하나로, 소생에 성공하더라도 재발하는 경우가 많아 생존율이 낮다. 현재 치료는 재발이 발생한 후에 시작돼 개인별 특성을 고려하지 못하는 한계가 있었다.
연구진이 개발한 ML 모델은 ECG의 T파형과 환자의 나이, 최초 심정지 유형 등 임상 데이터를 분석한다. 앞서 응급의료서비스(EMS) 환자를 대상으로 한 연구에서 심실빈맥·심실세동(VT/VF)과 무맥성 전기활동(PEA) 예측 정확도가 90% 이상으로 나타난 바 있다.
임상시험은 두 단계로 진행된다. 첫 번째는 시뮬레이션 연구로, 응급의료진이 가상 심정지 시나리오에서 해당 예측 장치를 사용하며 기술 수용의 장벽과 촉진 요인, 만족도 등을 평가한다.
두 번째는 실제 환자를 대상으로 한 관찰 연구다. 연구진은 클리블랜드 응급의료서비스와의 협력을 통해 심정지 후 소생한 환자에게 장치를 부착한다. 다만 이 단계에서 장치는 치료에 개입하지 않고 배경에서 데이터만 수집하며, 의료진은 장치의 예측 결과를 알 수 없다.
연구진은 수집된 데이터를 실제 환자의 재발 여부와 비교 분석해 모델의 예측 정확도를 최종 평가할 계획이다. 이 연구 결과는 향후 무작위 대조 임상시험을 위한 기초 자료와 미국 식품의약국(FDA) 승인 절차에 활용될 예정이다.