AI가 PPG에서 읽어낸 혈관 나이, 심혈관 건강의 새 지표가 될 수 있을까?

기본 정보

제목: Artificial Intelligence-derived Photoplethysmography Age as a Digital Biomarker for Cardiovascular Health
저자: Guangkun Nie, Qinghao Zhao, Gongzheng Tang, Yaxin Li, Shenda Hong
저널: arXiv (프리프린트)
출판연도: 2025
DOI: arXiv:2502.12990v4
PMID: -
근거 수준: 프리프린트 (대규모 코호트 분석)
URL: arxiv.org

PPG 신호에서 AI가 추정한 생물학적 혈관 나이(AI-PPG Age)를 심혈관 건강의 디지털 바이오마커로 활용하는 연구이다. UK Biobank 212,231명의 데이터로 모델을 구축하고, AI-PPG 나이 격차가 9년 이상인 참가자가 주요 심혈관 이벤트 위험이 2.37배 높다는 것을 발견하였다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

혈관 노화는 동맥 경직도 증가의 핵심 과정이며, PPG 파형에 특성적 변화를 유발한다. 그러나 동맥 경직도를 직접 수치로 제시하면 일반 소비자가 이해하기 어렵다. 반면 혈관 나이는 직관적으로 이해할 수 있는 개념이다. 실제 나이보다 혈관 나이가 높으면 혈관이 빨리 늙고 있다는 것을 쉽게 인지할 수 있다.

기존 혈관 나이 추정은 전문 장비(SphygmoCor 등)에 의존하였으나, PPG 기반 AI 모델로 추정할 수 있다면 소비자 웨어러블에서도 혈관 나이를 제공할 수 있게 된다. UK Biobank이라는 대규모 전향적 코호트에서 AI-PPG 나이의 임상적 유효성을 검증하는 것이 이 연구의 목적이었다.

2. 어떻게 연구했을까

UK Biobank의 212,231명 데이터를 사용하여 1D 합성곱 신경망(CNN) 기반 AI-PPG 나이 추정 모델을 개발하였다. 분포 인지 손실 함수(distribution-aware loss function)를 새롭게 제안하여 연령 분포의 불균형 문제를 해결하였다.

MIMIC-III에서 파생된 2,343명의 데이터셋으로 외부 검증을 수행하였다. AI-PPG 나이 격차(AI-PPG 나이 - 실제 나이)와 주요 심혈관 이벤트(MACE), 관상동맥 질환, 심근경색 등 7개 2차 결과 간의 연관성을 종단적으로 분석하였다.

3. 무엇을 발견했을까

AI-PPG 나이 격차가 9년 이상인 참가자는 주요 심혈관 및 뇌혈관 이벤트 위험이 2.37배(위험비 HR = 2.37) 높았다. 관상동맥 질환, 심근경색 등 7개 2차 결과에서도 유의미한 연관성이 확인되었다.

연속 측정에서 AI-PPG 나이의 변화가 심혈관 위험 계층화에 추가적인 예측 가치를 제공하였다.

외부 검증에서도 AI-PPG 나이가 입원 사망률과 유의미한 연관성을 보여, 모델의 일반화 가능성을 확인하였다. 다만 AI-PPG 나이와 실제 나이 간의 상관관계는 중간 수준(0.38-0.54)으로, 짧은 PPG 기록에서 연령 관련 정보를 추출하는 데 한계가 있음도 확인되었다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

혈관 나이라는 직관적 지표를 통해 사용자에게 심혈관 건강 상태를 전달하는 기능의 핵심 근거이다. 실제 나이와 혈관 나이의 차이를 보여주면, 생활습관 개선의 동기를 부여할 수 있다. Oura Ring의 Cardiovascular Age 기능과 유사한 접근이다.

콘텐츠 활용

"AI가 PPG에서 읽어낸 혈관 나이, 당신의 심장은 몇 살?"
"혈관 나이가 실제 나이보다 9살 높으면 심장 위험 2.37배"
"UK Biobank 21만 명이 알려주는 PPG 혈관 나이의 의미"

적용 시 주의사항

프리프린트 수준의 연구이므로 동료 심사 후 결과 변경 가능성이 있다. 다만 UK Biobank 21만 명이라는 대규모 코호트에서의 결과는 통계적으로 강력하다. 혈관 나이는 의학적 진단이 아닌 건강 인식 용도로 제공해야 하며, 혈관 나이가 높다고 해서 반드시 질환이 있다는 의미가 아님을 명확히 안내해야 한다.

5. 한계점

AI-PPG 나이와 실제 나이 간의 상관관계가 0.38-0.54로 중간 수준인 것은, 짧은 PPG 기록에 담긴 연령 관련 정보가 제한적임을 시사한다. PPG 파형은 혈관 노화 외에도 다양한 생리학적 요인에 의해 영향받으므로, 순수한 혈관 나이 추정이 어렵다.

또한 데이터 기반 임계값(예: 9년 격차)은 다른 인구집단에 일반화되지 않을 수 있다. UK Biobank 참가자는 영국 거주 백인이 대다수이므로, 아시아인이나 다른 인종에서의 추가 검증이 필요하다.

마무리

이 연구는 21만 명 이상의 대규모 코호트에서 AI-PPG 나이가 심혈관 이벤트의 독립적 예측 인자임을 보여주었다. 혈관 나이라는 직관적 지표를 통해 소비자에게 심혈관 건강 정보를 전달할 수 있는 과학적 기반을 마련하였으나, 다인종 검증과 동료 심사가 후속 과제이다.