ECG와 AI로 자간전증을 90일 전에 예측할 수 있을까?

기본 정보

제목: AI-Based Preeclampsia Detection and Prediction with Electrocardiogram Data
저자: Liam Butler, Fatma Gunturkun, Lokesh Chinthala, Ibrahim Karabayir, Mohammad S. Tootooni, Berna Bakir-Batu, Turgay Celik, Oguz Akbilgic, Robert L. Davis
저널: Frontiers in Cardiovascular Medicine
출판연도: 2024
DOI: 10.3389/fcvm.2024.1360238
근거 수준: 코호트 (후향적 매칭)

12-리드 ECG 데이터에 수정된 ResNet CNN을 적용하여 자간전증을 감지하고 예측한 연구다. 두 개의 독립 코호트(UTHSC와 AHWFB)에서 검증했으며, 교차 검증 AUC 0.85, 외부 검증 AUC 0.81을 달성했다. 특히 진단 30일, 60일, 90일 전 예측에서 각각 AUC 0.92, 0.89, 0.90을 기록하고, 조기 발병 자간전증(34주 미만)에서는 AUC 0.98이라는 높은 성능을 보여 웨어러블 ECG 적용 가능성을 시사했다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

자간전증(임신 중 고혈압과 장기 손상이 동반되는 질환)은 전 세계 임산부 사망의 주요 원인 중 하나다. 현재 자간전증 진단은 혈압 측정과 소변 단백 검사에 의존하며, 증상이 나타난 후에야 진단되는 경우가 많다. 증상 발현 전에 위험을 예측할 수 있다면 조기 개입으로 모체와 태아의 예후를 크게 개선할 수 있다.

"ECG-AI 모델이 진단 90일 전에도 AUC 0.90의 예측 성능을 보였다."

ECG는 심장의 전기적 활동을 기록하는 비침습적 검사로, 최근 Apple Watch와 같은 소비자 웨어러블에도 단일 리드 ECG 기능이 탑재되고 있다. 12-리드 ECG에서 입증된 AI 모델이 단일 리드에서도 유사한 성능을 보인다면, 스마트워치를 통한 자간전증 조기 경고가 가능해질 수 있다.

2. 어떻게 연구했을까

두 개의 독립 코호트를 사용하여 내부 훈련/검증과 외부 검증을 수행했다. UTHSC 코호트는 759명(자간전증 198명, 대조군 561명)의 904건 ECG로 구성되었으며, 참가자의 78.8%가 아프리카계 미국인이었다. AHWFB 코호트는 141명의 817건 ECG로 외부 검증에 사용되었다.

수정된 ResNet(잔차 신경망) CNN 모델에 10초 12-리드 ECG의 1차원 원시 신호를 직접 입력하여, 자간전증의 감지와 예측을 수행했다. 예측 분석에서는 진단 시점으로부터 30일, 60일, 90일 전의 ECG를 별도로 분석하여 조기 예측 가능성을 평가했다. UTHSC 데이터에서 80:20 분할 후 5-fold 교차 검증을 수행했다.

3. 무엇을 발견했을까

UTHSC 홀드아웃 데이터에서 AUC 0.85(95% CI: 0.77-0.93), 외부 AHWFB 검증에서 AUC 0.81(95% CI: 0.77-0.84)을 달성했다. 시간별 분석에서는 진단 30일 전 AUC 0.92, 60일 전 0.89, 90일 전 0.90으로, 조기 예측에서 오히려 높은 성능을 보였다.

"조기 발병 자간전증(34주 미만)에서는 AUC 0.98(95% CI: 0.89-1.00)이라는 극히 높은 예측 성능을 달성했다."

이 결과는 조기 발병 자간전증이 ECG에 더 뚜렷한 변화를 남긴다는 것을 시사한다. 반면, 기존 고혈압이 있는 환자를 포함했을 때는 AUC가 0.68로 크게 저하되어, 기존 고혈압과 자간전증의 구분이 어려운 한계가 확인되었다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

Apple Watch의 단일 리드 ECG 기능을 활용하여, 임신 사용자의 ECG 패턴을 장기적으로 모니터링하는 기능을 고려할 수 있다. 다만 이 연구는 12-리드 ECG를 사용했으므로, 단일 리드에서의 성능 검증이 선행되어야 한다. 현 단계에서는 ECG 데이터를 수집하여 향후 연구에 활용하는 데이터 플랫폼 역할에 집중하는 것이 현실적이다.

콘텐츠 활용

"AI가 ECG에서 읽어내는 자간전증의 조기 신호"
"스마트워치 ECG로 임산부 건강을 지킬 수 있을까?"

적용 시 주의사항

후향적 코호트 연구이므로 "~와 관련이 있는 것으로 보인다" 수준의 표현이 적절하다. 자간전증 감지는 생명과 직결되는 영역이므로, 오탐지(특히 위음성)의 위험을 반드시 안내해야 하며, 의료기기 승인 없이 진단 목적 표현은 사용할 수 없다.

5. 한계점

12-리드 ECG 연구이므로 Apple Watch의 단일 리드 ECG에서 동일한 성능을 기대하기 어렵다. UTHSC 코호트의 78.8%가 아프리카계 미국인으로, 다른 인종 그룹에서의 일반화 검증이 필요하다.

기존 고혈압 환자에서 AUC가 0.68로 크게 떨어지는 것은 실제 임상에서 가장 도움이 필요한 고위험군에서 성능이 저하됨을 의미한다. ECG 촬영 이유(흉통, 호흡곤란 등)가 비특이적 증상이라 임상적 적용 범위가 제한될 수 있다.

마무리

이 연구는 ECG-AI가 자간전증을 90일 전에 예측할 수 있다는 가능성을 보여준 중요한 성과다. 특히 조기 발병 자간전증에서 AUC 0.98이라는 높은 성능은 향후 웨어러블 ECG 기반 조기 경고 시스템 개발의 강력한 근거가 된다.