PPG 타이밍 정보만으로 동맥 건강을 평가할 수 있다면?

기본 정보

제목: Stroke-Volume Allocation (SVA) Model for Wearable Sensors
저자: (npj Flexible Electronics 게재 저자)
저널: npj Flexible Electronics
출판연도: 2024
DOI: 10.1038/s41528-024-00307-1
PMID: -
근거 수준: 횡단 연구 (대규모 다기관 데이터 검증)

동맥의 완충 기능을 정량화하는 일회박출량 배분(SVA) 모델을 제안하여, 기존 심장 센서(ECG, PPG, 표피 맥파)에 동맥 경직도 평가, 동적 혈압 추적, 심혈관 질환 관련 심장 손상 분류라는 새로운 기능을 부여한 연구이다. 6개 병원 및 연구기관의 13개 데이터베이스, 총 878명의 데이터로 검증하였다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

기존 웨어러블 센서는 심박수, 심박 변이도(HRV) 같은 기본 지표만 제공할 수 있었다. 그러나 PPG 파형에는 심박수 이상의 풍부한 혈역학 정보가 담겨 있다. 특히 심장이 한 번 박동할 때 내보내는 일회박출량(SV)이 동맥에 어떻게 배분되는지를 파형에서 읽어낼 수 있다면, 별도의 장비 없이 혈관 건강 상태를 평가할 수 있다.

기존 접근은 PPG에서 복잡한 특징을 추출하여 머신러닝에 입력하는 데이터 주도 방식이 대부분이었다. 이 연구는 생리학적 모델(SVA)을 먼저 수립하고, 이를 기반으로 PPG 타이밍 정보만으로 혈역학 파라미터를 추정하는 모델 기반 접근을 시도하였다.

2. 어떻게 연구했을까

PPG 파형에서 수축기 박출 시간(Ts, foot에서 dicrotic notch까지)과 심장 주기(Tc, foot에서 foot까지)를 추출하였다. Dicrotic notch는 2차 도함수를 이용하여 결정하였다. 이 두 가지 타이밍 정보로부터 SVA 모델을 통해 혈관 상태를 추정하였다.

검증을 위해 6개 병원 및 연구기관의 9개 공개 데이터베이스와 4개 자체 구축 데이터베이스를 활용하여, 총 878명의 데이터에서 혈관 나이 평가, 동적 혈압 추적, CVD 관련 심장 손상 분류 기능을 검증하였다.

3. 무엇을 발견했을까

878명의 대규모 임상 데이터에서 SVA 모델의 세 가지 기능이 검증되었다. 혈관 나이 평가에서는 동맥 경직도 증가에 따른 혈관 노화를 PPG 타이밍 파라미터로 포착할 수 있음을 확인하였다. 동적 혈압 추적에서도 유의미한 상관관계를 보였다.

단일 PPG 센서에서 타이밍 정보만으로 일회박출량 관련 혈역학 파라미터를 추정할 수 있으며, 기존 소비자 웨어러블에 곧바로 적용 가능하다.

기존 데이터 주도 접근과 달리, 생리학적 모델에 기반하므로 해석 가능성이 높고, 최소한의 파라미터만으로도 의미 있는 혈역학 정보를 추출할 수 있다는 점이 특징이다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

이미 PPG 센서를 탑재한 웨어러블 기기에서 소프트웨어 업데이트만으로 혈관 건강 평가 기능을 추가할 수 있는 잠재력이 있다. 혈관 나이를 사용자에게 제공하여 동맥 경직도를 직관적으로 전달하거나, 장기간 PPG 타이밍 트렌드를 추적하여 혈관 건강 변화를 감지하는 기능을 고려할 수 있다.

콘텐츠 활용

"당신의 혈관 나이는 몇 살? PPG가 알려주는 혈관 건강"
"스마트워치 PPG 센서의 숨은 능력: 일회박출량 배분 모델"
"심장 박동 타이밍이 혈관 건강을 말해준다"

적용 시 주의사항

횡단 연구 수준의 검증이므로, 종단적 추적(같은 사람의 혈관 변화를 시간 경과에 따라 추적)에서의 성능은 별도로 검증해야 한다. 혈관 나이 표시는 의학적 진단이 아닌 건강 인식 목적으로 제공해야 한다.

5. 한계점

SVA 모델은 PPG 파형의 dicrotic notch를 정확히 검출해야 하는데, 실제 웨어러블 환경에서 PPG 신호 품질이 낮으면 notch 검출이 어려울 수 있다. 특히 손목 PPG는 손가락 PPG에 비해 dicrotic notch가 불명확한 경우가 많다.

또한 878명의 데이터가 다양한 데이터베이스에서 수집되었지만, 대부분이 임상 환경에서의 안정 상태 측정이다. 일상 활동 중의 PPG 파형에서 동일한 성능을 기대하기 어려울 수 있으며, 다양한 피부 톤과 연령대에 대한 균형 잡힌 검증이 추가로 필요하다.

마무리

SVA 모델은 PPG 파형의 타이밍 정보만으로 혈역학 파라미터를 추정할 수 있는 실용적인 접근을 제시하였다. 기존 소비자 웨어러블에 즉시 적용할 수 있는 잠재력이 있으며, 혈관 나이, 혈압 추적, CVD 분류라는 세 가지 임상적으로 유의미한 기능을 대규모 데이터에서 검증하였다.