사회
뷰노, 정상 심전도 분석해 한 달 뒤 심방세동 위험 예측하는 AI 개발
뉴스보이
2026.09.18. 13:33
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간단 요약
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38만 건의 심전도 데이터를 학습해 향후 31일 이내의 심방세동 발생 가능성을 예측합니다.
고위험군 선별 정확도를 입증했으며, 향후 휴대용 심전계에 탑재해 상용화할 계획입니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
뷰노가 정상 심전도 데이터를 분석해 향후 31일 이내 심방세동 발생 위험을 예측하는 딥러닝 모델을 개발했습니다. 이번 연구는 전남대학교병원 이기홍 교수팀 및 한림대학교 동탄성심병원 연구팀과 공동으로 진행됐으며, 연구 결과는 국제 학술지 'JMIR Medical Informatics'에 게재됐습니다.
연구에는 2023년 3월부터 2024년 11월까지 휴대용 심전도 측정기 '하티브 P30' 사용자 8,206명이 측정한 심전도 데이터 38만 6,519건이 활용됐습니다. 분석 결과, 31일 이내 심방세동 발생 예측 성능은 AUROC 0.787을 기록했습니다. 특히 고위험군 환자 144명을 추적 관찰한 결과, 새로 발생한 심방세동 5건 모두 모델이 위험군으로 분류한 환자에게서 나타나 임상적 유효성을 입증했습니다.
심방세동은 뇌졸중이나 심부전 위험을 높이는 부정맥 질환이지만, 증상이 간헐적이거나 무증상인 경우가 많아 조기 발견이 어렵습니다. 주성훈 뷰노 최고기술책임자(CTO)는 기존 기술이 이미 나타난 부정맥을 찾는 데 그쳤다면, 이번 모델은 정상 심전도 상태에서 향후 위험을 예측할 가능성을 확인했다고 설명했습니다. 뷰노는 향후 해당 AI를 하티브 등 휴대용 심전계에 탑재하는 방안을 검토할 계획입니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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