맥박 리듬 이상 탐지로 심장 질환, 뇌졸중 등의 응급 상황을 막을 수 있는 인공 지능의 힘

맥박 자주 측정하나요? 대사 증후군을 앓고 있다면 혈압과 맥박 측정은 버릇처럼 해야 합니다. 기술이 좋아져서 가정용 혈압 측정기로 심전도까지 측정해 스마트폰으로 관리할 수 있는 장치 구하기도 쉽죠. 개인적으로 CES 2019에서 위띵스(Withings)가 발표한 BPM 코어 제품이 관심이 갑니다. 


오늘 소개할 주제는 인공 지능 기술을 활용해 심장 박동이 불규칙하게 뛰는 부정맥을 탐지해 내는 연구를 한 스탠포드 대학의 한 연구팀 이야기입니다. 이 팀은 딥러닝을 활용해 심전도 측정기(ECG) 데이터를 모아 트레이닝을 하였습니다. 사용된 데이터 세트는 5만 3,549명의 환자가 측정한 ECG 기록입니다. 이 팀이 만든 딥러닝 모델은 부정맥이 발생했을 때 ECG 기록의 특징을 심장 박동 리듬 측면에서 파악해 분류하고, 새로운 ECG 기록을 입력했을 때 어떤 리듬 클래스에 해당하는지 구분해 내는 것을 목표로 삼습니다.  아직은 기초적인 단계이지만 이 팀의 연구를 더 발전시키면 심장 박동이 불규칙하게 뛸 때, 어떤 질환이 원인인지 파악해 심장질환이나 뇌졸중 등 촌각을 다투는 응급 상황이 발생하기 전에 병원을 찾아 귀중한 생명을 건지는 데 큰 역할을 할 수 있다는 점에서 의미가 큽니다. 비즈니스 측면에서도 대사 증후군을 앓고 있는 이들에게 맞춤형 헬스케어 서비스를 제공할 수 있는 기회가 열린다는 점에서 꽤 가치 있는 연구로 보입니다. 



스탠포드 대학 연구팀의 연구 결과는 Nature Medicine 저널에 게재되었으니, 관심 있는 분은 원문을 참조 바랍니다. 참고로 연구팀은 NVIDIA TITAN GPU를 장착한 시스템에서 cuDNN 가속 기반 TensorFlow 프레임워크를 적용해 5만 3,549명의 ECG 기록 9만 1,000개의 데이터 세트를 사용해 트레이닝을 했고, 딥러닝 아키텍처는 다음과 같습니다. 




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