김규석 차의과학대 분당차병원 응급의학과 교수팀(이민성 메디컬에이아이 박사(제1저자, 응급의학전문의), 신태건 삼성서울병원 응급의학과 교수(제1저자), 이영주 순천향대 서울병원 응급의학과 교수(제1저자), 권준명 메디컬에이아이 대표(교신저자, 응급의학전문의))은 인공지능(AI)를 활용해 급성심근경색을 정확한 진단이 가능하다는 것을 확인했다고 11일 밝혔다.

공동 연구팀은 2022년 3월부터 2023년 10월까지 국내 18개 대학병원에 흉통으로 내원한 환자 8500명을 대상으로 메디컬에이아이가 개발한 인공지능 심전도 분석 프로그램(AI-ECG)을 통해 급성심근경색증 진단 정확도를 측정, 이를 다른 진단체계인 ‘Physician AMI’, ‘HEART’, ‘GRACE 2.0’, high-sensitivity troponin level 등과 비교 분석했다. 그 결과 인공지능 심전도의 정확도가 87.8%로 의사의 진단 능력보다 높았다.

Physician AMI는 임상의사가 환자를 진료하고 심전도를 본 후 심근경색증의 가능성을 0~10점으로 점수화해 측정하는 시스템이다. HEART scor는 환자의 병력, 심전도, 심근효소 등을 종합한 점수를 매겨 급성심근경색증을 예측하는 모델이다. GRACE 2.0은 급성심근경색증 등의 합병증을 예측하는 모델이다. high-sensitivity troponin level은 troponin T의 혈중농도가 14 ng/l를 초고할 경우 심근경색이 왔거나 심장 손상이 심각한 것으로 판단한다. 

이 연구에서 AI-ECG는 HEART score (87.7%)와 대등한 진단 능력을 보였고 GRACE 2.0 score, high-sensitivity troponin level, Physician AMI score보다 우월했다. 

급성심근경색 초기에 AI-ECG로 환자의 21.4%에서 그 여부를 판단할 수 있었다. AI-ECG 분석과 초기 혈액검사(high-sensitivity troponin 수치) 결과 등을 취합했을 때는 51.8%의 환자가 급성심근경색증을 조기에 진단받을 수 있었다.

   김규석 차의과학대 분당차병원 응급의학과 교수

신태건 교수는 “환자의 병력, 신체검진 등 환자를 직접 대면하면서 얻은 총체적인 판단보다 인공지능 심전도 분석의 진단능력이 높다는 것은 매우 놀라운 일”이라고 말했다.

공동 교신저자인 김규석 교수는 “의료 인공지능을 이용한 프로그램 개발이 활발하지만 대개는 후향적인 데이터를 가지고 진행한 분석 결과이기에 실제 의료 환경에서 추가로 정확도를 평가하는 경우가 많은데, 이번 연구에서는 의료현실에서 직접 구동하면서 얻은 결과이기에 매우 의미 있다”고 말했다.

이번 연구는 전세계 심장/심혈관 계열의 최고 저널인 유럽심장학회 공식 저널 ‘유럽심장저널’(European Heart Journal, IF=38)에 ‘Artificial intelligence applied to electrocardiogram to rule out acute myocardial infarction: the ROMIAE multicentre study’란 제목으로 지난달 24일 게재됐다. 메디컬에이아이와 보건산업진흥원 인공지능과제의 지원을 받아 수행됐다.