수술 전 심전도 한 장으로 사망위험 예측…"AI가 정밀검사도 선별"

분당서울대병원 연구팀, 비심장수술 4만6000건 분석
전체 수술 92% '저위험군'…불필요한 검사 줄일 수 있어

수술 전 촬영한 심전도(ECG) 한 장만으로 인공지능(AI)이 수술 후 사망 위험을 예측하고, 추가 심장 정밀검사가 필요한 환자를 선별할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

왼쪽부터 분당서울대병원 순환기내과 최홍미 교수, 김예린 전공의, 조영진 교수, 마취통증의학과 송인애 교수. 분당서울대병원

분당서울대병원 순환기내과 최홍미 교수·김예린 전공의·조영진 교수, 마취통증의학과 송인애 교수 연구팀은 2020~2021년 시행된 비심장(non-cardiac) 수술 4만6000건을 분석한 결과, AI 심전도가 수술 후 30일 이내 사망 위험을 높은 정확도로 예측하고 심장 정밀검사 대상도 효과적으로 선별했다고 20일 밝혔다.

심전도는 심장이 뛸 때 발생하는 전기 신호를 파형으로 기록한 검사로, 미세한 차이와 복합적인 패턴을 사람의 눈으로 모두 해석하기는 어렵다. 앞서 분당서울대병원 응급의학과 김중희 교수와 순환기내과 조영진 교수는 AI를 활용하면 기존 판독으로는 알기 어려웠던 위험까지 수치화할 수 있다는 데 착안, 현재 전국 응급실에서 심전도 분석에 가장 활발하게 사용되고 있는 AI 솔루션 'ECG Buddy'를 개발한 바 있다.

이번 연구에서는 AI가 산출한 'AI 중증도 점수(QCG-Critical score)'를 이용해 수술 후 30일 내 사망 위험을 예측했다. 분석 결과 AI 위험 점수가 10점 미만인 환자의 30일 사망률은 0.1%였지만, 40점을 초과한 고위험군에서는 11.7%로 크게 증가해 AI 예측과 실제 사망률 사이에 뚜렷한 상관관계가 확인됐다.

예측 성능도 기존 평가법을 웃돌았다. 수술 후 30일 사망 예측 정확도를 나타내는 AUROC는 0.909를 기록해 유럽심장학회(ESC) 위험평가(0.728), 개정 심장위험지수(RCRI·0.725)는 물론 환자의 전신 상태를 평가하는 ASA 분류(0.886)보다도 높은 성능을 보였다.

연구팀은 AI 심전도가 심장초음파나 관상동맥 CT 등 수술 전 심장 정밀검사가 필요한 환자를 가려내는 데도 효과적인지 평가했다. 심장 기능과 질환을 반영하는 8개 AI 바이오마커를 종합해 정상 범위인 환자는 '저위험군', 하나 이상 이상 소견이 있는 경우는 '고위험군'으로 분류했다.

그 결과 전체 수술 환자의 92.3%가 AI 저위험군으로 분류됐으며, 이들의 수술 후 30일 내 사망 또는 응급 관상동맥중재술 시행 비율은 0.2%에 불과했다. 특히 이들이 시행한 수술 전 심장 정밀검사의 91%에서는 실제 이상 소견이 발견되지 않았다. 해당 검사 비용은 전체 수술 전 심장혈관 정밀검사 비용의 62.8%를 차지해 AI를 활용할 경우 불필요한 검사와 의료비 부담을 줄일 수 있는 가능성을 확인했다.

연구팀은 이번 연구의 가장 큰 장점으로 복잡한 임상정보나 혈액검사 결과 없이 수술 전 심전도 한 장만으로 위험도를 평가했다는 점을 꼽았다. 심전도는 비용이 저렴하고 검사 시간이 짧아 실제 임상 현장에서도 활용성이 높다는 설명이다.

다만 연구팀은 AI 심전도가 기존의 수술 전 정밀검사를 대체하기보다는 고위험 환자를 우선 선별해 검사 효율을 높이는 보조적 도구로 활용하는 것이 적절하다고 강조했다.

조영진 교수는 "AI 기반 심전도 분석은 이미 응급의료 현장에서 정밀검사 전 선별도구로 활용되고 있다"며 "빠르고 간편하면서 비용도 낮은 만큼 일반적인 수술 전 평가에서도 고위험군을 효과적으로 선별하고 검사 부담을 줄이는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 AI 심전도의 사망 위험 예측과 정밀검사 선별 성과를 각각 다룬 논문으로 국제학술지 'European Heart Journal-Digital Health'와 'Journal of Medical Internet Research'에 게재됐다.

조인경 기자 ikjo@asiae.co.kr