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충북대병원, 심전도 분석 방법 모사한 AI 심방세동 진단기술 개발

심장내과 전문의의 심전도 분석 방법을 모사…진단 정확도 97.7%
기사입력 2022.10.17 16:41
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(왼쪽부터) 심장내과 이대인 교수, 박승 의료인공지능팀장(의공학과 교수), 양민욱 연구원

 

[아이팜뉴스] 충북대학교병원(병원장 최영석)은 의료인공지능팀(팀장 박승)이 ‘심장내과 전문의의 심전도 분석 방법을 모사한 인공지능(AI) 기반의 심방세동 진단기술’(이하 AI 기술)을 개발했다고 17일 밝혔다.

 

이 기술에 대한 내용은 의공학 분야 국제 저명학술지인 ‘생물학과 의학을 위한 컴퓨터(Computers in Biology and Medicine, IF(영향력지수)=7.47, JCR 10% 이내)’에 올해 9월 게재됐다.

 

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심장내과 전문의의 심전도 신호 분석 방법을 모사한 AI 기술의 그래픽 초록(Graphical Abstract). 심장에서 발생하는 전기적 신호를 측정한 심전도(electrocardiogram, ECG) 신호를 P파, QRS 복합체, T파, T-P분절, P-Q분절, S-T분절로 모두 분할한다. 이후 분할된 파형 신호의 세기, 길이, 종류 정보를 고려해 토큰화한다. 토큰화된 심전도 신호를 자연어처리 모델인 트랜스포머 모델로 분석해 심방세동을 진단한다. 해당 분석 방법은 12-리드 심전도에서 AUROC 0.9823의 높은 성능을 보였다.

 

이번에 개발한 AI 기술은 실제 심장내과 전문의가 심전도를 해석할 때 P파, QRS 복합체, T파, P-Q 분절 등과 같은 심전도 구성요소들의 형태와 길이를 고려하는 점에서 착안했다. 심전도 신호를 각 구성요소로 분할하고 각 요소들의 신호 형태와 길이 정보를 자연어처리 모델인 트랜스포머(transformer)를 통해 분석해 97.7%의 심방세동 진단 정확도를 달성했다. 또한 단일 전극 심전도(lead-2)만 사용한 심방세동 진단에서 낮은 성능을 보인 기존 모델과 달리 단일 전극 심전도에서도 96.3%의 우수한 진단 정확도를 보였다.

 

심전도 해석은 심장내과 전문의의 임상 경험에 크게 의존하므로 이 기술이 신속하고 정확한 심방세동 진단을 통해 의료진을 보조할 수 있을 것으로 기대된다.

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