“심전도 한 장으로 수술 후 사망 위험 예측”…분당서울대병원, AI 활용 가능성 입증

수술 전 촬영한 심전도 한 장만으로 인공지능(AI)이 환자의 사망 위험과 추가 정밀검사 필요 여부를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

분당서울대병원 순환기내과 최홍미·조영진 교수, 김예린 전공의와 마취통증의학과 송인애 교수 연구팀은 2020~2021년 시행된 비심장 수술 4만6000여 건을 분석한 결과, AI 심전도 분석이 수술 후 위험도를 효과적으로 예측했다고 밝혔다.

심전도는 심장의 전기 신호를 파형으로 기록하는 검사지만, 미세한 변화와 복합적인 패턴을 사람이 모두 판독하기에는 한계가 있다. 이에 연구팀은 김중희 분당서울대병원 응급의학과 교수와 조영진 순환기내과 교수가 개발한 AI 심전도 솔루션 ‘ECG Buddy’를 활용했다. 이 솔루션은 현재 전국 응급실에서 심전도 분석에 활용되고 있다.

연구팀은 AI가 산출한 ‘AI 중증도 점수(QCG-Critical score)’를 이용해 수술 후 30일 이내 사망 위험을 분석했다. 그 결과 위험 점수가 10점 미만인 환자의 30일 내 사망률은 0.1%였으나, 40점을 초과한 환자는 11.7%로 나타났다.

수술 후 30일 사망 예측 성능(AUROC)은 0.909를 기록했다. 이는 유럽심장학회(ESC) 위험 평가법(0.728)과 심장위험지수(RCRI·0.725)를 웃도는 수준이며, 환자의 전신 상태를 평가하는 ASA 분류(0.886)보다도 높았다.

연구팀은 AI 심전도가 심장초음파나 관상동맥 CT 등 추가 정밀검사가 필요한 환자를 선별하는 데도 도움이 되는지 평가했다. 심장 기능과 질환 관련 8개 AI 바이오마커를 분석해 모두 정상인 경우를 저위험군, 하나 이상 이상 소견이 있는 경우를 고위험군으로 분류했다.

분석 결과 전체 수술 환자의 92.3%는 저위험군으로 확인됐다. 이들의 수술 후 30일 내 사망 또는 응급 관상동맥 시술 비율은 0.2%에 불과했다. 또한 저위험군이 시행한 수술 전 정밀검사의 91%는 실제로 정상으로 나타났으며, 이들 검사 비용은 전체 심장혈관 정밀검사 비용의 62.8%를 차지했다.

연구팀은 AI 심전도가 기존 정밀검사를 완전히 대체하기보다는, 고위험 환자를 선별하고 불필요한 검사를 줄이는 보조 수단으로 활용될 가능성에 주목했다.

조영진 교수는 “AI 기반 심전도 분석은 응급현장에서 이미 선별도구로 활용되고 있다”며 “수술 전 평가 과정에서도 빠르고 간편하게 고위험군을 찾아내고 검사 부담을 줄이는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.