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(왼쪽부터)이수교 교수, 중점연구사업단 정수민 연구교수

흉부압박 중단국내 교수팀이 심폐소생술 중 흉부압박 중단 없이 심전도를 분석할 수 있는 AI모델을 개발해 주목된다.

고대안산병원(원장 권순영)은 최근 응급의학과 이수교 교수팀(중점연구사업단 정수민 연구교수)이 이러한 내용을 담은 'AI를 활용한 심폐소생술 중 제세동 가능 리듬 분석'이라는 연구 논문을 발표했다고 14일 밝혔다.

교수팀에 따르면 심정지 환자의 생존율을 높이기 위해서는 고품질의 심폐소생술을 지속하면서 최대한 빠르게 제세동을 시행하는 것이 매우 중요하다.

하지만 제세동 시행에 앞서 제세동이 필요한 심장 리듬, 즉 충격필요리듬 등을 파악하기 위한 심전도 분석이 반드시 필요해, 환자의 생존률이 낮아지는 위험에도 그동안 흉부 압박이 중단될 수밖에 없었다는 것.

이에 교수팀은 지난 2019년 9월부터 2024년 2월까지 고대안산병원에서 진행된 1889건의 심폐소생술 데이터를 수집하고 흉부 압박을 멈춘 상태의 리듬을 추출했다.

이후 추출된 데이터를 기반으로 충격필요리듬과 아닌 리듬을 분류해 1차원 합성곱 신경망을 통해 AI 학습을 진행했다.

'1차원 합성곱 신경망'은 이미지 형태의 데이터를 처리하는 딥러닝 기법으로 의료 생체 신호에 적용하면 실시간 데이터 처리가 가능해지는 등 활용성이 더 높아지는 것으로 알려져 있다.

학습 결과, AI의 충격필요리듬 예측성은 매우 우수한 것으로 나타났다. 예측 성능 평가 지표로 활용된 AUROC 값은 0.8672로, AUROC 값이 1에 가까울수록 예측 성능이 좋은 것으로 평가된다.

이수교 교수는 "이번 연구는 심폐소생술에 AI 기술 도입이라는 새로운 패러다임을 제시한 연구이자 병원 현장 데이터를 활용한 전 세계 최초의 연구"라며 "심전도 분석으로 인한 흉부 압박 중단 없이 제세동이 필요한 리듬을 예측할 수 있는 만큼 상용화 시 환자 소생에 큰 도움이 될 것"이라고 밝혔다.

이어 "서울대병원‧전남대병원 등과 협업해 더 많은 데이터를 확보하고 AI를 재설계하는 등 예측 정확도 향상을 위한 후속 연구에 나설 계획"이라고 덧붙였다.

한편, 이번 연구는 응급의학과 분야 최상위 학술지 'Resuscitation 저널'에 게재된 바 있으며, 지난 6월 국내 특허로 가출원 됐다.