심장 부정맥 발생 30분 전 이를 예측하는 기술이 최근 개발되었다. 연구진은 웨어러블 기기를 이용해 얻은 심전도 정보와 인공지능을 이용하여 심방세동을 조기에 감지할 수 있다고 한다.

심방세동은 불규칙한 심장박동으로 심장 부정맥의 가장 일반적인 유형으로 2019년 전 세계 심방세동을 경험한 환자는 약 5,900만 명에 달한다. 또한 심방세동 자체가 생명을 위협하는 질환은 아니지만 뇌졸중, 심근경색, 심부전과 같은 심혈관질환으로 인한 사망 위험을 높일 수 있는 중대한 질환이라 할 수 있다. 

심방세동의 조기 진단은 더 나은 결과를 가져올 수 있는데 심방세동에 대한 조기 개입을 위한 부정맥 예측 기술이 룩셈부르크 대학 연구진에 의해 개발되었다.

해당 기술은 웨어러블 기기를 통해 얻은 심전도 정보와 인공지능 기술을 이용한 것으로 부정맥 발생 30분 전 이를 예측할 수 있다고 한다.

이 기술은 WARN (Warning of Atrial fibRillatioN)이라는 AI 모델로 연구의 주저자인 룩셈브르크 대학의 룩셈부르크 생명 의학 센터 교수 Jorge Goncalves은 "WARN은 30초의 짧은 심장 박동수 세그먼트를 입력하고 심방세동으로 전환될 확률을 출력하는 딥러닝 모델로 구성되어 있다"고 설명했다.

연구진이 설명한 바에 따르면 출력된 확률이 높을수록 심방세동으로 전환될 가능성이 높아지며 이는 15초마다 반복되고 이 확률이 특정 임계값을 넘으면 경고가 발생한다고 한다.

WARN 시스템을 테스트하기 위해 중국 우한의 퉁지병원에서 350명에게 홀터(Holter) 디바이스를 착용하게 해 24시간 심전도 데이터를 수집하였다. 연구진이 개발한 딥 러닝 기술은 심방세동으로 전환된 환자의 홀터 데이터 중 280개 기록에서 단서를 찾을 수 있었다고 설명했다.

또한 WARN 모델 테스트에서 정상적인 심장 박동이 심방 세동으로 전환되는 것을 평균 30분 전 예측 가능하다는 것을 확인했으며 정확도는 약 80%에 달하는 것으로 나타났다.

Goncalves 교수는 “WARN와 같은 모델이 언젠가 스마트워치를 통해 사용될 수 있을 것”이라고 말하면서 발생 전 경보를 통해 항부정맥제와 항응고제를 복용하는 등의 예방조치를 취할 수 있다면서 이번 연구 의의를 전했다.

해당 연구는 최근 Patterns에 실렸다.