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뷰노는 회사의 연구 결과가 심혈관 분야의 과학기술논문인용색인(SCI)급 학술지
인 ‘Frontiers in Cardiovascular Medicine’에 게재됐다고 21일 밝
혔다.

24시간 홀터 검사로 측정된 심전도 결과(데이터)를 분석해 심방세동을 감지하는
인공지능(AI) 모델 연구다.

이번 연구는 홀터 심전도 데이터를 딥러닝 알고리즘으로 분석해 잠재된 발작성
심방세동(PAF)을 진단할 수 있는지 확인한 시험이다. 김주연 삼성서울병원 교
수팀과 공동으로 진행됐다. 홀터 검사는 24시간 동안 심전도를 기록해 부정맥의
종류와 발생 빈도를 파악하는 검사다. 장시간 측정하기 때문에 축적된 데이터
의 양이 많고 방해 요소(노이즈)가 포함돼 있을 가능성이 높아 분석이 어려운
것으로 알려져 있다.

연구진은 딥러닝 모델을 구축하고 24시간 홀터 검사로 측정한 정상 동리듬 심전
도(Normal Sinus Rhythm)를 분석했다. 이를 통해 발작성 심방세동의 숨겨진 신
호를 감지할 수 있는지 확인했다. 발작성 심방세동은 동리듬 심전도가 정상적으
로 유지되던 중 갑자기 불규칙한 맥박이 발생했다가 사라지는 심방세동의 한 종
류다. 증상이 없고 간헐적으로 발생하기 때문에 진단이 어려운 경우가 많다고
했다.

연구 결과 뷰노의 AI는 1년 내 심방세동을 진단받은 환자와 그렇지 않은 환자의
데이터를 유의미하게 구분했다는 설명이다. 향후 패치형 심전계 시장의 성장에
도 기여할 것으로 기대했다. 심방세동이 뇌졸중의 주요 원인인 만큼 뇌졸중 예
방 및 재발 방지에 도움이 될 것이라고도 했다.

뷰노는 이번 연구 결과를 회사의 ‘뷰노메드 딥ECG’에 적용할 계획
이다. 딥러닝을 기반으로 심전도 데이터를 분석해 심부전증 심근경색증 부정맥
을 검출하는 소프트웨어다. 지난해 10월 식품의약품안전처로부터 제16호 혁신의
료기기로 지정됐다.

이예하 뷰노 대표는 “향후 홀터 심전계는 물론 패치나 환자 감시 장치 등
에도 호환할 수 있는 AI 의료기기를 선보이겠다”고 말했다.

이도희 기자 tuxi0123@hankyung.com


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