심장 질환을 판단하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품 - 국내 등록
대한민국 등록: 10-2614104 (2023년12월11일)
심전도는 심장근육에서 발생하는 전기신호를 기록한 것으로 부정맥을 포하함한 다양한 심장질환의 진단등을 위해 널리 사용되는 생체신호이다. 일반적으로 병원에서 진단을 위해 사용하는 심전도는 12리드 심전도로 양팔과 다리를 통해 측정하는 Lead I, Lead II, Lead III의 limb lead 및 이들을 이용해서 계산하는 aVR, aVL, aVF의 augmented limb lead 그리고 흉곽에 부착하는 6개의 전극에서 얻을 수 있는 V1~V6의 precordial lead를 포함하여 아래의 좌측 그림과 같이 기록된다.
이러한 12리드 심전도의 획득을 위해서는 위 우측 그림과 같이 양손과 양다리 그리고 흉부에 전극을 부착하여야 하므로 일상적으로 심전도를 측정하는 것은 번거로운 일이며, 연속적으로 심전도를 측정하는 홀터심전계의 경우도 가슴에 전극을 여러 개 부착하여야 하며 측정 기기를 휴대하여야 하는 불편함이 있다. 한편 아래의 그림처럼 최근 스마트 워치 등 웨어러블 기기에서 심전도를 측정할 수 있는 장치가 많이 출시되고 있다. 이러한 시계형 디바이스를 통한 심전도의 측정은 노이즈나 측정의 정확도 등의 기술적인 문제는 차치하고서라도 양 손을 사용하다 보니 Lead I만을 측정할 수밖에 없으므로 실질적인 심전도를 통한 부정맥 등의 진단에 활용하는 데는 한계가 있다.
본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해, 스마트 워치 등에서 측정할 수 있는 단일 전극의 심전도 신호가 입력되면, 심전도 빅데이터를 이용해 학습된 생성형 인공지능을 통해 병원에서 통상적으로 진단에 사용하는 12리드 심전도를 생성해 내고, 이렇게 생성된 12리드 심전도를 이용해서 부정맥을 진단하는 기술에 관한 내용이다. 즉 본 발명의 시스템을 사용한다면 병원에서 양손, 양다리 및 흉부에 전극을 부착하여 12리드 심전도를 측정하지 않아도 스마트 워치 등으로 간단히 단일 전극 심전도를 측정할 수 있으면 이를 이용해 12리드 심전도를 생성해 내고, 이렇게 생성된 12리드 심전도를 이용해 부정맥 등을 진단할 수 있게 된다. 아래의 그림에서 제1뉴럴 네트워크는 생성형 인공지능 모델이고 제2뉴럴네트워크는 부정맥 진단을 위한 인공지능 모델이다.
실제로 본 발명의 내용처럼 Lead I 단일 전극으로부터 12리드 심전도를 생성한 예는 아래의 그림과 같다. 실선은 원래 심전도 신호이며 점선은 생성된 심전도 신호이다. 전반적으로 precordial lead들의 오차가 limb lead들에 비해 조금 더 큰 경향이 있기는 하지만 비교적 원래 심전도를 잘 구현해 내는 것을 확인할 수 있다.
이렇게 단일 전극으로부터 생성된 12리드 심전도를 이용해 실제로 부정맥을 진단한 결과는 아래의 혼돈행렬 (confusion matrix)에 정리되어 있다. 정상 심전도와 Atrial fibrillation(Afib), complete left bundle branch block(CLBBB), complete right bundle branch block(CRBBB), left ventricular hypertrophy(LVH), right ventricular hypertrophy(RVH)를 구분하는 인공지능 분류기를 개발한 결과 완벽하지는 않지만 어느정도 부정맥의 진단이 가능함을 확인하였다.
본 발명을 통해 손목시계 등의 웨어러블 기기에서 단일 전극 심전도를 측정하는 것 만으로 병원에서 12리드 전극을 측정한 것과 유사한 정도의 심전도를 획득할 수 있게 되며, 또한 부정맥 진단기술과 결합하여 심장 질환의 조기 진단 및 관리에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
참고문헌
S. Joo et al., “Multiple electrocardiogram generator with single-lead electrocardiogram,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2022.
S. Joo et al., “Classification feasibility test on multi‑lead electrocardiography signals generated from single‑lead electrocardiography signals,” Scientific Reports, 2024.
※ 주세경 교수는 2009년부터 서울아산병원 의공학교실 및 의공학연구소에 재직 중이다.
다양한 의료기기의 개발, 생체신호 인공지능 분석 연구에 매진하고 있으며, 범부처 의료기기 개발사업, 산업자원부, 한국연구재단, 식품의약품안전처 등으로부터 다양한 국책과제 수행을 통해 임상현장에 활용할 수 있는 의료기기의 개발과 생체신호의 인공지능 분석을 통한 질환의 조기 진단, 치료 및 예후 예측 등 다양한 진단/치료 기술의 개발을 위해 노력하고 있다.