딥카디오(DeepCardio) 공동창업자이자 CTO인 인하대학교병원 심장내과 백용수 교수가 9월 18일부터 20일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열린 미국심장리듬학회(HRS) 주관 학술대회 'HRX Live 2026'에서 연구 성과를 발표했다고 밝혔다.

백 교수는 '응급실 심전도 한 장을 이용한 AI 기반 선별: 허혈성 뇌졸중 후 심방세동 검출을 위한 실제 적용 가능한 디지털 워크플로우'를 주제로 발표를 진행했다. 뇌경색 환자의 잠재된 심방세동 검출은 항응고 치료 등 이차예방 전략 결정의 핵심 과제로, 국내외 진료지침은 장기 심전도 모니터링을 권고하고 있다.

백 교수팀은 응급실 내원 시 시행되는 12유도 심전도 한 장에 식약처 허가를 받은 AI 심방세동 예측 소프트웨어 'SmartECG-AF'를 적용해 위험도를 층화하는 진료 경로를 구축했다. 해당 소프트웨어의 검증 AUROC는 0.9071이다. 위험도에 따라 모니터링 강도와 추적 계획을 결정하며, 고위험 환자에게는 장기 심전도 패치나 삽입형 사건기록기(ILR) 등 집중적·장기적 모니터링을 우선 배정한다.

174명을 대상으로 한 분석 결과, AI가 고위험으로 분류한 군에서는 심방세동 검출률이 18.5%로 나타났다. 저위험군 검출률은 3.3%였다. 고위험군 대 비고위험군 교차비는 5.2(95% 신뢰구간 1.7–16.2, P=.003)였다. 전체 환자의 약 3분의 1에 해당하는 고위험군에서 검출된 심방세동의 3분의 2가 확인됐다. 심방세동 1건을 발견하기 위해 검사해야 하는 환자 수는 저위험군 30명에서 고위험군 5.4명으로 줄었다.

백 교수는 "응급실에서 이미 확보된 심전도 한 장에 AI를 연결해 진료 현장이 곧바로 움직일 수 있는 워크플로우를 만든 것이 이번 연구의 핵심"이라고 설명했다. 이어 "AI 점수를 화면에 띄우는 데 그치지 않고 합의된 진료 대응 체계로 연결할 때 환자에게 실질적 이득이 돌아간다"고 말했다.

그는 "심방세동을 조기에 확인하면 뇌졸중 재발을 막기 위한 항응고 치료를 환자별로 최적화할 수 있다"며 "향후 다기관 전향적 검증을 통해 근거를 강화해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.