[메디게이트뉴스 임솔 기자] 고려대 안암병원 순환기내과 최종일 교수는 지난해 말 ‘2025년 보건의료기술진흥 유공자 정부포상’에서 육성·진흥 부문 보건복지부 장관표창을 수상했다. 최종일 교수는 미래 보건의료 핵심 과제로 꼽히는 정밀의료와 디지털헬스 분야에서 인재양성, 진료와 연구 인프라 구축, 국제 진료지침 개발, 정부기관 위원 참여 등 폭넓은 연구개발(R&D) 및 보건의료기술 육성·진흥 활동을 이어갔다. 국민건강 증진과 보건산업 발전에 기여한 공로를 인정받아 이번 수상의 주인공이 됐다.
 
최종일 교수는 정밀의료 분야에서 국내 최초로 유전성 심장질환 클리닉을 개설하고 국내 다기관 레지스트리를 구축했다. 복지부 K-MASTER 사업과 연계한 정밀의료 인재양성 프로그램을 총괄 운영하며 임상유전체 전문인력 양성 교육도 이끌었다. 안암병원 정밀의료센터장으로서 진료·연구 인프라 구축과 교육 프로그램 개발에도 기여했다.
 
또한 디지털헬스케어 분야에서는 국내 최초로 디지털헬스 기반 원격 심전도 모니터링 규제샌드박스 실증임상연구를 주도했으며, 심혈관질환 원격 모니터링 국제 진료지침 집필에도 참여했다. ‘심혈관질환 환자를 위한 인공지능 기반 웨어러블 심전계와 병원 중심 원격 모니터링 플랫폼 개발’ 과제의 총괄연구책임자로 연구를 이끌었고, 고려대학교 안암병원 적정진료관리부장으로서 국내 최초 스마트 인퓨전 시스템의 원내 구축을 추진하는 등 병원 의료 디지털 전환에도 기여했다.
 
특히 최 교수가 심장질환에서 디지털 헬스케어와 AI연구를 활발하게 할 수 있었던 것은 심전도의 활용 가능성에 있었다.
 
최 교수는 “심혈관질환의 가장 기본적인 검사인 심전도는 가장 간단하면서도 비용 대비 효과가 높은 검사다. 전국 어디서나 쉽게 할 수 있다는 장점도 있다”라며 “최근에는 워치와 패치 같은 ICT 기기 발전으로 병원 밖에서도 지속적인 심전도 모니터링이 가능해졌다”고 의미를 설명했다.
 
심전도 AI, 패치나 워치 등 활용해 무증상 예측 가능성
 
최 교수는 그만큼 심전도가 가진 장점과 기술 발전을 통한 확장성을 봤을 때 AI활용 가능성이 가장 높은 분야라고 꼽았다.
 
부정맥은 증상이 발작적으로 나타나는 경우가 많아 병원에 왔을 때는 정상으로 나오는 경우가 있다. 패치나 워치를 활용하면 원격으로 데이터를 수집할 수 있기 때문에 조기 진단 가능성을 높일 수 있기 때문이다.
 
최 교수는 “기존 심전도는 특정 시점 상태를 기록하는 검사였다. 하지만 AI는 대규모 데이터를 기반으로 정상처럼 보이는 심전도 안에서도 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있다”고 설명했다.
 
특히 중요한 것은 무증상 단계에서의 예측이다. 예를 들어 정상 심전도를 기반으로 향후 심방세동 발생 가능성을 예측할 수 있다. 심방세동은 첫 증상이 뇌경색으로 나타나는 경우도 있기 때문에 조기 예측과 선제적 치료가 중요하다.
 
최 교수는 “현재는 심방세동뿐 아니라 심부전, 판막질환, 심근경색 위험 예측까지 연구가 확대되고 있다”라며 “심전도를 통해 심초음파에서 확인하는 좌심실 기능 저하를 예측하는 연구도 진행 중”이라고 밝혔다.
 
그러면서 “일부 해외에서는 워치나 패치 기반 원격 모니터링 심전도의 경우 AI가 이상 신호를 감지하면 심장마비 등 위급한 상황이 발생하기 전에 환자를 병원으로 이송하는 개념도 시도되고 있다”고 덧붙였다.
 
심전도 AI의 발전 가능성 CT MRI 등 영상까지 결합한 멀티모달
 
초기에는 정밀의료와 디지털 헬스케어는 초기에는 보험제도와 수가 장벽이 있다 보니 관심이 크지 않았다. 최 교수가 규제샌드박스 추진 당시에도 반대가 많았다. 하지만 병원 차원에서는 중요하다고 판단해 디지털 헬스케어에 적극적으로 참여했다. 지금은 다양한 AI·디지털 헬스케어 기기를 임상에 적용하면서 실제 도움이 되는지 데이터를 축적하는 단계다.
 
최 교수는 “딥카디오처럼 증상은 있지만 기존 검사로 진단이 안 되던 환자에서 AI 예측 위험도가 높게 나오면 더 적극적으로 검사할 수 있다. 반대로 위험도가 낮으면 불필요한 검사를 줄일 수도 있다”라며 “기술의 발전이 결국 환자에게 도움이 된다”고 말했다.
 
특히 심방세동은 삽입형 루프 심전계 같은 검사가 필요할 수 있는데 고비용으로 인해 환자 선택권에 제한이 있다. 예측모델을 통해 고위험군을 선별하면 보다 효율적으로 접근할 수 있다는 설명이다.
 
최 교수는 “향후 심전도AI는 심전도만으로 끝나는 것이 아니라 CT·MRI·임상정보 등을 결합한 멀티모달 형태로 발전할 가능성이 높다”라며 “향후 4~5년 안에는 AI 기반 기술이 심혈관질환 조기진단과 예방 영역에서 더욱 활발하게 활용될 것으로 본다”고 전망했다.
 
AI 최종 판단과 치료 결정은 '의사의 역할' 강조  
 
최 교수는 AI가 판독을 도와줄 수는 있어도 최종 판단과 치료 결정은 결국 의료진 역할이라는 것을 분명히 했다.
 
그러면서 “아직 AI 예측모델은 완전히 확립된 단계가 아니기 때문에 더 많은 연구와 데이터 축적이 필요하다”라며 “특히 시술·수술 같은 중재 영역은 임상시험과 검증을 거쳐 제한적으로 적용해야 한다”고 제언했다.
 
최 교수는 다만 “모든 예외 상황까지 의사 책임으로 돌리는 것은 적절하지 않다고 본다. 모든 검사에는 위양성과 위음성이 존재할 수밖에 없기 때문”이라고 설명했다.
 
AI 기술은 앞으로 더 빠르게 발전할 가능성이 높지만 환자들에게 가장 중요한 것은 혈압·혈당·체중·금연·수면 같은 기본적인 건강관리에 있다. 대신 환자들은 의료진을 신뢰하고 치료 과정에 적극적으로 참여하는 것이 중요하다.
 
최 교수는 “환자분들께서 의료진을 조금 더 믿어주시길 바란다. 대부분 의료진은 환자 치료를 위해 굉장히 노력하고 있다”라고 전제하며 “AI도 앞으로 4~5년 안에는 지금보다 훨씬 더 실제 임상 적용 단계로 들어갈 가능성이 높다”고 제언했다.
 
특히 최근 유럽심장학회 디지털헬스·인공지능 학회에서는 ‘앞으로 의대에서 심전도 강의를 지금처럼 많이 할 필요가 없을 것으로 예측한다’는 이야기까지 나왔지만 의사의 역할은 줄어들지 않을 것으로 내다봤다.
 
최 교수는 “의료의 본질은 단순 판독이 아니라 그 데이터를 기반으로 어떤 치료 결정을 내릴 것인가에 있다”라며 “심근경색, 심방세동, 판막질환은 모두 치료나 시술 같은 중재가 필요한 질환이고 최종 판단은 결국 의료진이 해야 한다”고 분명히 했다.
 
이어 최 교수는 “심혈관질환은 시술이나 치료 같은 중재가 필요한 영역이기 때문에 AI가 의사를 대체하기보다는 보조하는 지원 도구 역할을 하게 될 것”이라며 “의사 입장에서도 AI를 어떻게 더 임상 현장에서 잘 활용할 것인지에 대한 연구 방향으로 가야 한다”고 강조했다.