인공지능(AI)이 환자의 전자 건강 기록과 심전도 데이터를 분석해 치사율이 높은 급성 심정지 발생 위험을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
미국 워싱턴 의대, 매사추세츠 종합병원, 브로드 연구소 등 공동 연구팀은 12일(현지시간) 미국심장학회(ACC) 학술지 'JACC: 어드밴시스'에 이 같은 내용의 논문을 발표했다.
연구팀은 미국 내 대규모 의료 시스템에 속한 약 170만명의 환자 데이터를 기반으로 AI 모델을 개발했다. 모델은 '심전도(EKG) 단독', '전자의무기록(EHR) 단독', 그리고 두 데이터를 통합한 '결합 모델' 등 세 가지로 나뉘어 개발 및 검증됐다.
실제 환자군 3만9911명을 대상으로 검증한 결과, EKG와 EHR 데이터를 통합한 결합 모델은 향후 2년 내 급성 심정지가 발생한 고위험군 환자 228명 중 153명을 정확히 예측했다.
연구를 이끈 닐 채터지 워싱턴 의대 심장내과 교수는 "이번 연구로 급성 심정지 발생 위험 예측률을 1000명 중 1명에서 100명 중 1명 수준으로 높일 수 있게 됐다"고 설명했다.
특히 저비용 검사인 심전도(EKG) 데이터만 활용한 AI 모델 역시 강력한 예측 능력을 보여, 전 세계 여러 지역사회에서 환자 위험을 분류하는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.
또한 이번 연구를 통해 전해질 장애, 약물 남용, 약물 상호작용 등 기존에 심혈관 질환과 직접적 연관성이 낮게 평가되던 새로운 위험 요인들도 확인됐다.
연구팀은 다만 이번 연구가 단일 의료 시스템 데이터에 기반해 다른 인구 집단에 일반화하기는 어렵다는 한계가 있다고 밝혔다. 이어 "모델이 고위험군 환자를 식별했을 때 어떤 검사와 치료를 해야 할지에 대한 후속 연구가 필요하다"고 덧붙였다.