목적

부착형 단일 리드 심전도 기기(mobiCARE MC-100)가 심폐운동 검사(CPET)를 대체할 수 있는지 가능성을 확인하기 위해 mobiCARE MC-100에서 측정되는 심전도, 3축 가속도, 3축 자이로 값들을 활용하여 최대산소 섭취량을 예측하는 기계학습 알고리즘을 개발함

방법

• 40명의 피험자들이 호흡가스 분석기, 12리드 심전도, 혈압계 등과 웨어러블 단일 리드 심전계 mobiCARE MC-100을 부착한 뒤 운동부하 검사를 수행

• mobiCARE MC-100에서 측정된 심전도, 3축 가속도, 3축 자이로 신호를 전처리한 후 호흡가스 분석기와 비교하기 위해 데이터 동기화 분석

• 운동부하 검사 중 딥러닝 알고리즘을 통해 분석된 mobiCARE MC-100의 심박수와 가스 분석기의 심박수 차이를 분석

• mobiCARE MC-100에 있는 가속도 센서, 자이로 센서, 심전도 신호와 키, 몸무게, 성별을 이용하여 운동부하 검사 중 운동상태를 파악할 수 있는 VO2/kg 예측모델을 개발하고 모델 별, 특징 별 결과를 비교 분석

• 호흡가스 분석기에서 측정된 최대산소 섭취량과 예측된 최대산소 섭취량 비교 분석

결과

심폐운동 검사 기기에서 측정되는 심박수와 웨어러블 심전계를 통해 측정되는 심박수를 비교했을 때 대부분 일치하지만, 운동단계가 올라갈 때 일부 심박수에서 차이가 있음을 확인함. 차이나는 심박수 구간을 확인해보니 운동 중 발생하는 고주파의 노이즈를 심폐운동검사기기는 박동으로 감지하여 심박수를 잘못 계산하는 반면 모비케어는 정확하게 심박수를 계산하였음

최대산소 섭취량을 계산하는 기존의 공식들과 개발된 기계학습 알고리즘 결과를 심폐운동검사기기와 비교하였더니, 개발된 기계학습 알고리즘이 높은 정확도로 최대산소 섭취량을 추정함을 입증

결론

• 모비케어는 운동 중에도 정확하게 심박수를 감지하여 일상생활뿐만 아니라, 운동 부하 검사에 활용할 수 있음을 입증

• 비용, 공간, 인력 등 다양한 이유로 심폐운동검사기기를 활용하지 못하는 곳에서는 모비케어와 개발된 기계학습 알고리즘을 통해 최대산소섭취량을 추정할 수 있음을 입증

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