AI 심전도 분석으로 심부전 위험을 수년 전에 예측

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

인공지능을 활용한 표준 심전도 분석이 조기 심부전 예측을 크게 향상시킬 수 있다는 연구 결과가 토요일 뉴올리언스에서 열린 미국심장학회 과학 세션 2025에서 발표되었으며, 동시에 미국심장학회지(Journal of the American College of Cardiology)에 게재되었다.

이 연구는 Anumana의 ECG-AI 알고리즘을 PREVENT-HF 임상 위험 방정식과 통합했을 때, 임상적 요인만으로는 식별되지 않았던 고위험군으로 최대 12.5%의 개인을 재분류했다는 것을 발견했다. ECG-AI 결과가 양성인 참가자들은 음성 결과를 보인 사람들에 비해 3년 이내에 심부전이 발생할 가능성이 20배 이상 높았다.​

주요 코호트들이 예측력을 드러내다

이 연구는 Framingham Heart Study, Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis, Cardiovascular Health Study 등 세 가지 주요 종단 코호트에서 14,000명 이상의 참가자 데이터를 분석했습니다. 이 연구는 BioData Catalyst 플랫폼을 사용하여 국립 심장·폐·혈액 연구소(National Heart, Lung, and Blood Institute)의 HeartShare/AMP Heart Failure Program과 함께 수행되었습니다.​

Brigham and Women's Hospital의 심부전 질환 관리 프로그램 책임자이자 연구 책임 연구원인 Akshay S. Desai, MD, MPH는 "표준 12유도 심전도의 AI 분석(ECG-AI)을 통해 초기 심장 기능 장애를 나타내는 미세한 전기적 변화를 감지할 수 있습니다"라고 말했습니다. "이것이 의미하는 바는 ECG-AI가 임상의들이 심부전 증상이 나타나기 수년 전에 위험군 환자를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 예방 치료를 더 일찍 시작하고 장기적인 결과를 개선할 기회를 창출할 수 있다는 것입니다."​

FDA 승인 기술, 높은 정확도 입증

2025년 1월 FDA 승인을 받고 보험 급여 대상이 된 Anumana의 ECG-AI LEF 알고리즘은 0.944의 곡선하면적(AUC)을 달성했으며, 심부전의 주요 지표인 낮은 박출계수를 가진 환자를 감지하는 데 있어 90.2%의 민감도와 85.1%의 특이도를 기록했습니다. 이 알고리즘은 표준 12유도 심전도를 분석하여 조기 심장 기능 장애를 나타내는 미세한 패턴을 식별합니다.​

이러한 발전은 약 670만 명의 미국인이 심부전으로 고통받고 있으며, 2030년까지 유병률이 870만 명으로 증가할 것으로 예상되는 상황에서 이루어졌습니다. 심부전은 2022년 미국에서 425,000명 이상의 사망에 기여했으며, 이는 전체 심혈관 사망의 거의 절반에 해당합니다.​​

2021년 nference와 Mayo Clinic이 공동 설립한 Anumana는 컨퍼런스에서 폐고혈압의 조기 식별을 위한 ECG-AI 사용에 관한 연구를 포함하여 3개의 추가 초록을 발표했습니다. Anumana의 사장 겸 최고운영책임자인 Simos Kedikoglou 박사는 "이번 발표는 AI가 질병을 단순히 감지하는 것이 아니라 예방하는 데 도움을 주는 미래를 향한 의미 있는 진전을 나타냅니다"라고 말했습니다.