AI 심전도 연령 분석, 심방세동 위험 예측의 새 지평 열다

연세의대 유승찬 부교수가 인공지능을 활용해 심전도 데이터로 심장의 생물학적 나이를 예측하고, 이 risk를 위험을 심방세동 발생과 연결지은 연구로 제59회 유한의학상 젊은의학자상을 수상했다. 이 연구는 European Heart Journal에 게재된 다국적 코호트 연구로, AI 기반 심전도 연령(AI-ECG age)과 실제 나이의 차이가 클수록 심방세동 위험이 유의하게 증가한다는 사실을 밝혀냈다.

연구팀은 PROPHECG-Age라는 AI 모델을 150만 건 이상의 심전도 데이터로 학습하고, 한국, 영국, 미국의 73만 건 이상 데이터로 검증했다. AI가 예측한 심전도 연령과 실제 연령의 차이를 ‘심전도 노화’로 정의한 이 연구는, 이 지표가 심방세동의 새로운 디지털 바이오마커가 될 수 있음을 제안했다. 결과적으로 심전도 노화가 7년 이상 빠른 그룹에서 심방세동 발생 risk가 위험이 한국에서 2.5배, 미국에서 1.76배 증가했다.

유 교수는 이번 성과가 심방세동이 단순한 노화의 결과가 아니라 심장의 전기생리학적 노화가 선행된다는 점을 대규모 데이터로 입증했다고 설명했다. 이는 기존 위험 요인 모델을 넘어서는 병태생리적 기전을 탐구할 수 있는 정량적 지표를 제공한다는 점에서 학술적 의의가 크다. 또한 AI-ECG 연령은 CHARGE-AF 같은 기존 예측 모델에 독립적으로 predictive power를 예측력을 추가했다.

특히, 아시아 데이터로 학습된 AI 모델이 서양 인구에서도 강건한 성능을 보이며 글로벌 applicability를 적용 가능성을 입증했다는 점이 주목된다. 유 교수는 “데이터 사이언스가 기초의학의 중요한 축으로 인정받은 것 같아 기쁘다”며, “이 연구가 비침습적이고 cost-effective 비용 효율적인 고위험군 선별과 예방적 개입의 길을 열 수 있기를 기대한다”고 말했다.