뷰노, 집에서 잰 심전도로 심방세동 예측AI 개발

휴대용 심전계 하티브 측정 데이터 38만여 건 분석

하티브에 예측AI 탑재 가능성 확인…부정맥 찾는 AI로

[서울=뉴시스] 의료 인공지능(AI) 기업 뷰노는 AI 기반 휴대용 심전도 측정 의료기기 '하티브(HATIV) P30'으로 수집한 실사용 데이터를 활용해 심방세동 발생을 예측하는 딥러닝 모델을 개발했다고 18일 밝혔다. (사진=뷰노 제공) 2026.09.18. [email protected]
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[서울=뉴시스]송종호 기자 = 국내 연구팀이 집에서 잰 심전도를 분석해 한 달 내 심방세동이 발생할 수 있다고 알려주는 인공지능(AI)에 대한 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 병원에서 의료인이 사용하는 장비가 아닌 가정에서 측정한 휴대용 심전도 데이터를 활용한 것이 특징이다.

의료 인공지능(AI) 기업 뷰노는 AI 기반 휴대용 심전도 측정 의료기기 '하티브(HATIV) P30'으로 수집한 실사용 데이터를 활용해 심방세동 발생을 예측하는 딥러닝 모델을 개발했다고 18일 밝혔다.

심방세동은 심장이 불규칙하게 뛰는 부정맥으로, 뇌졸중이나 심부전 위험을 높인다. 그러나 증상이 나타났다 사라지거나 무증상인 경우가 많아 심전도 측정 순간 부정맥이 나타나지 않으면 진단이 늦어질 수 있다.

쉽게 접할 수 있는 스마트워치나 휴대용 심전계에 탑재된 AI는 대부분 '측정된 파형에 부정맥이 있는가'를 판별하는 역할을 했다. 정확도는 높아졌지만, 측정 시점을 비껴간 심방세동은 여전히 놓칠 수 있었다고 회사 측은 전했다.

뷰노 연구팀은 다르게 접근했다. 부정맥이 발견되지 않은 정상 리듬 심전도에도 앞으로 심방세동이 생길 가능성을 시사하는 미세한 신호가 남아 있을 수 있다고 가정하여, 이를 딥러닝으로 학습시켰다. 정상 판정 심전도 한 장만으로 7일·14일·31일 이내 심방세동 발생 위험을 추정하는 방식이다.

연구에는 2023년 3월부터 2024년 11월까지 국내 하티브 사용자 8206명이 측정한 심전도 38만 6519건이 활용됐다. 병원의 통제된 환경에서 수집한 데이터가 아니라, 사용자가 일상에서 직접 측정한 기록이라는 점이 기존 연구와 다르다.

분석 결과 31일 이내 심방세동 발생 예측 성능은 AUROC 0.787로 나타났다. AUROC는 이진 분류 모델의 성능을 평가하는 대표적 지표로, 0.5(무작위)에서 1.0(완벽) 사이의 값을 가지며 1에 가까울수록 분류 성능이 우수하다. 7일·14일 기준에서도 각각 0.793, 0.785로 비슷한 수준을 유지했다.

연구팀은 심방세동을 진단받은 적은 없지만 고령이나 고혈압 등으로 발병 위험이 높은 환자 144명도 추적 관찰했다. 이들에게 처음 측정한 정상 심전도 한 장을 바탕으로 심방세동 위험이 높은 그룹과 낮은 그룹으로 나눈 뒤 31일간 변화를 살폈다.

그 결과 31일 동안 새롭게 심방세동이 확인된 5명은 모두 AI가 위험이 높은 그룹으로 분류한 환자였다. 위험이 낮은 그룹에서는 심방세동이 발생한 환자가 없었다. 연구팀은 이 결과를 바탕으로 해당 AI가 일반인뿐 아니라 심방세동 위험이 높은 사람을 미리 선별하는 데에도 활용될 가능성을 확인했다고 설명했다.

뷰노 주성훈 최고기술책임자(CTO)는 "지금까지 휴대용 심전도에 적용된 AI는 이미 나타난 부정맥을 찾아내는 역할을 했다"고 말했다.

이어 "이번 연구는 겉으로 정상인 기록만으로도 미래 위험을 읽어낼 수 있다는 가능성을 딥러닝 기술과 하티브 실사용 데이터로 확인했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

이러한 예측 AI가 추후 휴대용 심전계에 탑재된다면, 가정이나 1차 의료기관 에서도 심방세동 위험을 미리 알아볼 수 있게 되는 셈이다.

그는 "뷰노 심전도 분석 기술의 임상적 근거를 하티브 데이터를 통해 지속적으로 보강해, 일상적인 심장 건강 관리에 기여할 수 있는 기술로 발전시켜 나가겠다"고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 국제 학술지 JMIR 메디컬 인포매틱스(JMIR Medical Informatics)에 게재됐다. 전남대학교병원 이기홍 교수 연구팀 및 한림대학교 동탄성심병원 연구팀과 공동으로 수행했다.


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