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동맥 경직도 추정

PPG 파형 특성(pulse transit time)과 활동 반응을 활용하여 웨어러블 기기로 동맥 경직도를 비침습적으로 추정

개요

  • 입력 시그널: PPG 파형 특성(맥파전달시간, 파형 형태학적 특징, 스펙트로그램), 활동 반응, ECG-PPG 복합 신호
  • 대체 대상: 맥파전달속도(PWV) 측정(SphygmoCor, Arteriograph 등 전문 장비), 경동맥-대퇴동맥 PWV(cfPWV)
  • 현재 성숙도: 연구 검증 진행 중 + 초기 상용화. Oura Ring이 PPG 기반 혈관 나이(Cardiovascular Age) 기능을 제공 중이며, Huawei 스마트워치가 cfPWV 추정 기능을 탑재하였으나 독립 검증에서 정확도 문제가 제기되었다. 2024년 AHA에서 비침습적 PWV 기기 검증 권고안을 업데이트하였다.

주요 연구 및 논문

1. Estimation of Aortic Stiffness by Finger PPG with Machine Learning (Frontiers in Cardiovascular Medicine, 2024)

  • 출처: Frontiers in Cardiovascular Medicine
  • 핵심 내용: 짧은 시간의 손가락 PPG 기록만으로, 나이/체구/혈압 정보 없이도 대동맥 경직도를 신뢰할 수 있게 추정할 수 있는지 검증하였다. PPG 단독 또는 단일 리드 ECG와 결합하여 cfPWV와 aoPWV를 추정하였다.
  • 방법론: 새로운 PPG 특징 추출 + 머신러닝, 단일 리드 ECG의 NPAT(normalized pulse arrival time) 추가 조합
  • 주요 결과: PPG 기반 최적 모델의 RMSE가 cfPWV 0.70 m/s, aoPWV 0.52 m/s로 우수한 성능을 보였다. ECG NPAT 추가 시 소폭 개선이 있었다. 반복성과 일치도가 비침습적 기준 장비(SphygmoCor 등)와 동등한 수준이었다.
  • 의의: 추가 임상 정보 없이 PPG만으로 대동맥 경직도를 추정할 수 있음을 처음으로 입증한 핵심 연구이다. 추가 검증이 완료되면 심혈관 위험 평가, 치료, 예후를 크게 개선할 수 있다.

2. Non-Invasive PWV Estimation in Pregnant Women Using Wearable Smart Ring (AHA Circulation, 2025)

  • 출처: AHA Circulation (Abstract)
  • 핵심 내용: Oura Ring의 PPG 신호에서 추출한 추정 PWV(ePWV)와 SphygmoCor XCEL의 cfPWV를 300명 건강 코호트 + 임산부에서 비교 검증하였다.
  • 방법론: PPG 기반 ePWV 알고리즘, SphygmoCor XCEL과 동시 측정, 임신 중 혈관 변화 추적
  • 주요 결과: ePWV와 cfPWV 간 강한 일치도(r = 0.76), 평균 차이 0.210 m/s, SD 0.999 m/s. 임신 관련 혈관 적응의 U자형 궤적을 재현하였다.
  • 의의: 소비자 웨어러블(스마트 링)으로 확장 가능한 비침습적 동맥 경직도 모니터링의 실현 가능성을 입증하였다.

3. Deep Learning-Based Estimation of Arterial Stiffness from PPG Spectrograms (IEEE, 2025)

  • 출처: IEEE Xplore
  • 핵심 내용: PPG 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환하여 딥러닝 모델의 입력으로 사용하는 새로운 접근법으로 cfPWV를 추정하였다. 기존의 시간 도메인 특징 추출 방식에서 벗어나 주파수-시간 동시 분석의 가능성을 열었다.
  • 방법론: PPG 스펙트로그램 변환 + 딥러닝(CNN 기반)
  • 주요 결과: 기존 시간 도메인 특징 기반 방법 대비 cfPWV 추정 성능 향상을 입증하였다.
  • 의의: PPG 신호의 주파수 도메인 정보를 활용한 동맥 경직도 추정의 새로운 패러다임을 제시하였다.

4. Predicting Arterial Stiffness from Single-Channel PPG: Feature Interaction Approach (IEEE JBHI, 2024)

  • 출처: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 28, 3928-3941 (2024)
  • 핵심 내용: 단일 채널 PPG에서 특징 상호작용(feature interaction) 기반 접근으로 동맥 경직도를 예측하는 방법을 제안하였다.
  • 방법론: PPG 단일 채널, 특징 상호작용 학습 기반 딥러닝
  • 주요 결과: 기존 방법 대비 단일 채널 PPG에서의 동맥 경직도 예측 성능을 개선하였다.
  • 의의: 웨어러블에서 가장 흔한 단일 PPG 센서 환경에 직접 적용 가능한 연구로, 실용성이 높다.

5. Arterial Stiffness Assessment Using PPG Feature Extraction in In Vitro System (Scientific Reports, 2024)

  • 출처: Nature Scientific Reports
  • 핵심 내용: 다양한 경직도의 인공 혈관을 갖춘 체외(in vitro) 심혈관 시스템에서 PPG 신호로 동맥 경직도를 감지하고 수준을 평가할 수 있는지 검증하였다.
  • 방법론: 맞춤 제작 체외 심혈관 시스템, 다양한 혈관 경직도 조건, PPG 형태학적 특징 추출, 통계적 유의성 검증
  • 주요 결과: 다양한 형태학적 특징(augmentation index, stiffness index 등)이 혈관 경직도와 유의미한 상관관계(p < 0.05)를 보였다.
  • 의의: 통제된 조건에서 PPG 기반 동맥 경직도 평가의 원리를 입증한 기초 연구이다.

6. Brachial-Ankle PWV Estimation from Wrist PPG/ECG (JMIR Biomedical Engineering, 2025)

  • 출처: JMIR Biomedical Engineering
  • 핵심 내용: 스마트워치에서 측정한 손목 PPG와 ECG 신호로부터 상완-발목 맥파전달속도(baPWV)를 추정하는 계층적 회귀 모델을 개발하였다. 웨어러블에서 baPWV를 신뢰성 있게 추정한 최초의 연구이다.
  • 방법론: 80명 남성 + 82명 여성, 914개 PPG/ECG 시퀀스, 278개 baPWV 측정. 랜덤 포레스트(분류) + XGBoost(회귀) 계층 회귀 방법.
  • 주요 결과: 스마트워치 데이터만으로 baPWV 추정이 가능함을 입증하였다. 다만 임상 적용에는 추가 검증이 필요하다.
  • 의의: 일상생활에서 스마트워치를 통한 혈관 건강의 장기 모니터링 가능성을 열었다.

7. 2024 Recommendations for Validation of Noninvasive PWV Measurement Devices (AHA Hypertension, 2024)

  • 출처: AHA Hypertension
  • 핵심 내용: 동맥 경직도의 확립된 바이오마커인 동맥 맥파전달속도(PWV) 측정 기기에 대한 검증 프로토콜을 업데이트한 AHA 권고안이다.
  • 방법론: 전문가 합의 기반 검증 표준
  • 주요 결과: 비침습적 PWV 기기의 정확도와 재현성 평가를 위한 표준화된 프로토콜을 제시하였다.
  • 의의: 웨어러블 PWV 기기 개발 시 반드시 참조해야 할 검증 기준을 정립한 핵심 문서이다.

8. AI-Derived PPG Age as a Digital Biomarker for Cardiovascular Health (arXiv, 2025)

  • 출처: arXiv
  • 핵심 내용: PPG 신호에서 AI가 추정한 혈관 나이(PPG Age)를 심혈관 건강의 디지털 바이오마커로 활용하는 연구이다. 혈관 노화는 동맥 경직도 증가를 반영하며, PPG 파형에 특성적 변화를 유발한다.
  • 방법론: AI 기반 PPG 신호 분석, 혈관 나이 추정 알고리즘
  • 주요 결과: PPG 기반 혈관 나이가 기존 심혈관 위험 인자와 유의미한 상관관계를 보였다.
  • 의의: 동맥 경직도를 직접 수치로 제시하지 않더라도, 혈관 나이라는 직관적 지표를 통해 소비자에게 혈관 건강 정보를 전달할 수 있는 접근법을 제시하였다.

상용화 동향

제품회사상태주요 특징
Oura Ring (Cardiovascular Age)Oura (핀란드)소비자 제공 중적외선 PPG로 혈관 나이 추정(PWV 프록시). AHA 2025에서 cfPWV와 강한 일치도(r=0.76) 검증.
Huawei Watch GT 3 ProHuawei소비자 제공 중 (중국)ECG + PPG로 cfPWV 직접 추정. 중국 유일의 휴대용 cfPWV 스마트워치. 단, 2024년 독립 검증에서 SphygmoCor과의 일치도가 불충분하여 추천 불가 판정.
Circular Ring 2Circular출시됨ECG + PPG로 맥파전달시간(PTT) 측정, 혈압 추정에 활용. PTT는 PWV와 밀접하게 관련.
SphygmoCor XCELAtCor Medical임상 골드 스탠더드경동맥-대퇴 PWV 측정 기준 장비. 웨어러블은 아님.
Mobil-O-GraphIEM GmbH임상 사용 중커프 기반 진동법으로 PWV 추정. 24시간 ABPM 겸용.

한계 및 과제

  1. 단일 부위 측정의 근본적 한계: 전통적 PWV 측정은 두 부위(경동맥-대퇴) 간 맥파 도달 시간 차이를 이용하지만, 웨어러블은 주로 단일 부위(손가락/손목)에서 PPG를 측정하므로, PWV를 직접 산출할 수 없고 프록시 지표나 ML 추정에 의존해야 한다.

  2. 측정 위치별 차이: 손가락, 손목, 귀 등 측정 위치에 따라 PPG 파형이 달라지며, 말초 PWV와 중심 대동맥 PWV 간의 괴리가 존재한다.

  3. 나이/혈압 의존성: 대부분의 PWV 추정 모델이 나이와 혈압에 크게 의존하며, 이를 제거한 순수 혈관 상태 평가는 여전히 어렵다.

  4. 독립 검증 부족: Huawei 스마트워치 사례처럼, 제조사 자체 검증과 독립 검증 결과가 크게 다를 수 있어, 독립적 다기관 검증이 필수적이다.

  5. 운동/활동 중 측정: 안정 상태에서의 PWV 추정은 비교적 양호하나, 운동이나 일상 활동 중 정확도는 크게 떨어진다.

  6. 검증 표준 발전 중: AHA가 2024년 검증 권고안을 업데이트하였으나, 웨어러블 특유의 지속 모니터링 환경에 맞는 표준은 아직 완전하지 않다.

참고 자료

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