AI 추정 심장나이 높을수록 심혈관질환 위험 증가

국내 연구진이 개발한 AI 심전도 모델을 활용해 심전도 기반으로 추정한 '심장나이'가 실제 나이보다 높은 경우 사망 및 심방세동 등 주요 심혈관질환 위험이 높아지는 경향을 확인했다. 이 모델을 한국과 영국 데이터에 각각 적용한 결과에서도 유사한 경향이 일관되게 나타났다. 인구집단이 달라져도 위험도의 상대적 순위는 유지됐으나, AI가 산출하는 절대적 심장나이 수치와 임상 판단 기준은 각 인구집단 및 의료환경에 맞춰 재보정이 필요한 것으로 나타났다. 해당 연구는 인하대병원 심장내과 백용수 교수팀이 발표했다.

큐픽스 바이오 해설

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심전도(ECG): 심장의 전기적 활동을 파형으로 기록해 심장 리듬과 이상을 파악하는 검사 방법
심방세동: 심장의 심방이 불규칙하게 떨리듯 뛰는 부정맥으로 뇌졸중 등 합병증 위험을 높이는 질환
생물학적 나이: 실제 출생 이후 경과 시간이 아니라 신체 기능 상태를 기반으로 추정한 나이 개념
외적 타당성(External Validity): 특정 집단에서 얻은 연구 결과가 다른 인구집단이나 환경에서도 동일하게 적용되는 정도

AI 기반 생체나이 추정 연구는 단순 영상이나 신호 데이터에서 노화 및 질병 위험과 관련된 패턴을 학습해 수치화하는 방식으로 이뤄진다. 이러한 모델은 특정 인구집단의 데이터로 학습되기 때문에, 인종·생활습관·의료환경이 다른 집단에 적용할 때는 예측값의 절대적 기준이 달라질 수 있어 재보정 과정이 요구되는 경우가 많다. 심혈관질환 예측 분야에서는 기존 위험인자만으로 설명되지 않는 개인차를 보완하기 위해 다양한 바이오마커나 AI 예측모델이 연구되고 있다.

Why it mattersAI 기반 건강 예측모델이 실제 임상에 쓰이려면 특정 집단을 넘어 다양한 인구와 의료환경에서도 일관된 성능을 보이는지 검증하는 과정이 중요하게 다뤄진다.

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