(AI타임스=아다치 아오이 기자) Apple Watch Series 4에 탑재된 ECG(심전도)기능이 위험한 병의 징후를 재빨리 간파한 사례는 몇 번이나 소개 된 바 있다. 그런 가운데 15분간의 ECG측정에만 30일 이내, 혹은 1년 이내에 사망의 위험이 있는지 여부를 판정할 수 있는 인공 지능이 개발됐다고 16일 보도됐다.
미국 MIT(매사추세츠 대학)의 CSAIL(컴퓨터 과학·인공 지능 연구소)의 팀은, 심전도로부터 환자의 사망 위험을 추정할 수 있는 기계 학습 모델 "Risk Cardio"를 개발했다고 발표했다.
이 시스템은 심장에 대한 혈액의 흐름이 나빠지거나 혈관이 막혀 생기는 ACS(급성관증후군)에 초점을 맞춘 것으로 전문가를 제외하고 일반인들에게는 생소한 말이지만 요점은 심장 발작이나 심근 경색, 불안정 협심증 등 자주 듣는 사인을 포함하고 있는 개념이다.
이 시스템에 필요한 데이터는 15분간의 ECG측정만으로도 샘플 내의 심박 수 패턴에 비추어 30일 60일 90일 또는 365일 이내에 사망하는 위험도가 큰지를 판정할 수 있다는 것이다.
이 접근방식은 심박수의 큰 변동성이 더 큰 리스크를 반영한다는 생각에 근거한 것이다. 기계 학습을 단련하는 샘플로서는, 실제로 ACS를 경험한 환자의 ECG 데이터를 사용했다.
우선 각 환자의 심박수 패턴을 가까운 집단으로 분류한 후 사망한 사람 것은 ‘위험’, 생존한 사람의 심박수는 ‘정상’이라고 라벨을 붙여 이들을 평균화함으로써 위험 수치를 작성했다고 한다.
Risk Cardio의 장점은 종래와 같이 연령이나 체중 등의 추가 정보를 필요로 하지 않고 심전도만으로 사망 위험을 판정할 수 있는 것.
ACS로 내원한 환자에게 어느 치료코스를 받을지 최초의 진행이 간소화 되는 것이다.
이 시스템이 완성됐다고는 보기는 어렵다. 여러가지 연령이나 민족, 성별을 고려해 데이터 세트를 개량하는 등 아직도 작업의 여지는 남아 있는 것으로 파악된다. 그렇다고는 해도 환자에게 위험한 징후가 있으면 재빠르게 평가해 적절한 치료 레벨을 결정할 수 있는 것은 분명히 유용할 것이다.
게다가 자신은 괜찮다고 생각하는 환자에 대해서 얼마나 위험한 상태에 있는지(또는 너무 염려하는 사람을 안심시킨다) 알리는 것에는 확실히 도움이 될 것이다.
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