서울대학교 분당병원 인공지능 기반 심전도 분석 앱, 규제기관 인증 획득

서울대학교 분당병원(SNUBH)은 응급 질환 예측 인공지능(AI) 애플리케이션 'ECG 버디' 개발에 성공했다고 발표했습니다. 이 혁신적인 앱은 심전도(ECG) 이미지를 분석하여 신속한 진단과 치료가 필요한 심근경색과 부정맥을 예측합니다.

응급의학과 김중희 교수와 심장내과 조영진 교수가 이끄는 연구팀은 식품의약품안전처의 인증을 획득했는데, 이는 해당 앱이 전국 의료기관에 널리 도입되고 활용되는 데 있어 중요한 첫걸음입니다.

ECG AI를 활용하여 시간에 민감한 응급 상황에 대처하기

응급 상황에서는 시간이 매우 중요하며, ECG Buddy는 이러한 중요한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 심근경색 중 가장 심각한 유형인 ST분절 상승 심근경색은 중년 및 노년층 사망의 주요 원인이며, 10분 이내에 진단 및 치료가 필요합니다. 마찬가지로, 폐부종 및 고칼륨혈증 환자도 생명을 위협하는 합병증을 예방하기 위해 신속한 조치가 필요합니다.

심초음파, 혈액 검사, 혈관조영술과 같은 정밀 검사는 정확한 진단에 필수적이지만, 응급 상황에서는 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. ECG Buddy는 인공지능(AI)을 활용하여 심전도 검사 결과를 1분 이내에 분석함으로써 이러한 문제를 해결하고, 응급실 의료진에게 중요한 정보를 제공하여 신속하고 정확한 치료 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

진단 정확도 및 효율성 향상

ECG Buddy는 단순한 심전도 분석을 넘어 다양한 기능을 제공합니다. 스마트폰으로 12유도 심전도 파형 이미지를 캡처하여 11가지 심장 리듬을 분류할 수 있습니다. 또한, 질병 중증도 평가, 급성 심근경색 선별, 심장 기능 평가 및 고칼륨혈증 선별을 위해 개발된 10가지 디지털 생체지표를 제공합니다.

뛰어난 성능과 접근성

임상 연구 결과, ECG Buddy는 심근경색 진단 및 고칼륨혈증 평가에서 숙련된 의료 전문가의 수동 분석보다 정확도가 높은 것으로 나타났습니다. 특히 스마트폰만 있으면 사용할 수 있는 간편한 배포 및 접근성은 기존 AI 모델과 차별화되는 특징으로, 특히 자원이 제한된 환경에서 응급 의료에 매우 유용한 도구입니다.

김 교수는 ECG 버디가 응급실을 넘어 더 넓은 의료기관에서의 건강검진에 활용될 수 있는 잠재력을 강조했습니다. 식품의약품안전처의 인증을 획득한 ECG 버디는 특히 숙련된 인력과 예산이 부족한 지역에서 응급 의료 역량을 강화하는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.