
애플워치 시리즈4에 탑재한 ECG 기능이 위험한 질병 징후를 빠르게 감지한 사례가 몇 차례 보도된 바 있다. 이런 가운데 15분 ECG 측정만으로 30일 이내 또는 1년 이내에 사망 위험이 있는지 여부를 판정할 수 있는 인공지능이 개발됐다고 한다.
미국 MIT 소속 CSAIL 연구팀이 심전도에서 환자 사망 위험을 추정할 수 있는 기계학습 모델인 리스크카르디오(RiskCardio)를 개발했다고 발표한 것. 이 시스템은 심장에 혈액 흐름이 나빠지거나 혈관이 막혀 버려 일어나는 ACS, 급성 관상 동맥 증후군에 초점을 맞춘 것이다. 심장마비나 심근경색, 불안정 협심증 등 사인을 포함한 것.

이 시스템에 필요한 데이터는 15분 ECG 측정 뿐이다. 여기에서 샘플 심장 박동 패턴에 비춰 30일, 60일, 90일 또는 365일 이내에 사망할 위험이 높은지 여부를 판정할 수 있다고 한다. 이 방법은 심장 박동의 큰 변동성이 큰 위험을 반영한다는 생각에 근거한 것이다. 기계학습을 훈련시킨 건 ACS 환자의 ECG 데이터. 먼저 환자별 심장 박동 패턴을 가까운 집단으로 분류한 뒤 사망자는 위험, 생존자는 정산으로 분류해 이들을 평균화해서 위험 점수를 작성했다고 한다.
리스크카르디오의 장점은 기존처럼 연령이나 체중 등 추가 정보를 필요로 하지 않고 심전도만으로 사망 위험을 판정할 수 있는 것이다. 물론 이번 시스템은 아직 완성된 건 아니다. 다양한 연령대와 인종, 성별 등을 고려해 데이터셋을 개량하는 등 개선 여지가 남아 있다는 것이다. 하지만 환자에 위험 징후가 있으면 빠르게 평가하고 적절한 치료 수준을 결정할 수 있는 건 분명 유용할 것으로 보인다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
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