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뷰노는 인공지능(AI)을 기반으로 심전도를 분석해 심방세동의 위험도를 판단하
는 연구 결과가 과학기술논문인용색인(SCI)급 국제학술지 'Frontiers in C
ardiovascular Medicine'에 게재됐다고 25일 밝혔다.

심화학습(딥러닝) 알고리즘을 활용해 원인이 불명확한 뇌졸중 환자의 발작성 심
방세동(PAF) 위험도를 확인한 연구다. 윤덕용 용인세브란스병원 교수팀과 공동
으로 진행됐다.

뇌졸중은 뇌에 혈액을 공급하는 혈관이 막히거나 터져 뇌세포가 손상을 받아 발
생하는 질환이다. 동맥경화나 심방세동이 주요 원인으로 알려져 있다. 이번 연
구는 심방세동에 주목했다. 심방세동은 심방이 규칙적으로 뛰지 않고 불규칙한
맥박을 보인다. 뇌졸중 발생 위험을 5배 이상 높인다고 했다. 특히 발작성 심
방세동은 증상이 없고 간헐적으로 발생하기 때문에, 진단이 어려운 경우가 많다
.

뷰노 연구팀은 간헐적으로 발생하는 발작성 심방세동 사이에 나타나는 정상 심
전도로부터 심방세동의 발생을 예측하는 딥러닝 모델을 구축했다. 이의 성능을
뇌졸중 환자의 심전도 데이터에서 확인했다. 그 결과 뇌졸중 환자에서 심방세
동 고위험군을 유의미하게 구분했다는 설명이다. 이는 인공지능이 뇌졸중 환자
의 원인을 감별하는 데 활용될 가능성을 시사한다는 것이다.

뷰노는 이번 연구 결과를 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어 '뷰노메드
딥ECG'에 적용할 계획이다. 이 제품은 심전도 데이터를 분석해 심부전증
심근경색증 부정맥을 검출하는 의료기기다. 작년 10월 식품의약품안전처로부터
제16호 혁신의료기기로 지정됐다.

이예하 뷰노 대표는 "뇌졸중의 원인을 딥러닝 알고리즘으로 밝혀낼 가능성
을 확인했다는 점에서 의미가 크다"며 "다양한 질환의 잠재적 단서인
심전도 데이터를 활용해 의료 인공지능의 가치를 알릴 수 있도록 노력하겠다&
quot;고 말했다.

한민수 기자 hms@hankyung.com


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