MEDINFO 2025

🗓️ 일시: 2025년 8월 9일(토) - 13일(수)
📍 장소: 대만 타이페이, TICC (The Taipei International Convention Center)
🗣️ 주최: Taiwan Association for Medical Informatics

심장의 전기 신호가 정상적으로 전달되지 않을 때 발생하는 방실차단(Atrioventricular Block, AVB)은 조기 발견뿐만 아니라, 정확한 세부 유형의 구분 역시 치료 방향 설정에 매우 중요합니다. 하지만 기존의 자동 분석 시스템에서는 방실차단의 세부 유형까지 정확히 분류하는 데 여전히 한계가 있었습니다.

씨어스의 AI팀은 이 어려운 문제를 해결하기 위해 AI 알고리즘을 접목한 새로운 분석 기법을 개발하여, 최근 대만 타이페이에서 열린 세계의료정보학회, MedInfo 2025(The 20th World Congress on Medical and Health Informatics)에서 ‘Healthcare Smart x Medicine Deep(스마트 헬스케어와 심층 의료)이라는 주제로 그 성과를 발표했습니다.

또한 MedInfo는 전 세계 보건의료정보 및 생명정보 분야의 연구자와 전문가가 한자리에 모이는 국제 학술대회로, 의료 현장의 디지털 혁신, 인공지능(AI) 활용, 환자 중심의 의료정보화 등 미래 의료정보학의 방향을 제시하는 중요한 학술 및 산업 교류의 장으로 자리매김하고 있어, 이번 발표는 그 의미가 더욱 깊었습니다.

AI가 심전도를 읽는 새로운 방식

기존의 자동 분석 시스템은 부정맥 여부를 감지하는 데에 초점을 맞췄지만, 방실차단의 세부 유형까지 구분하는 데에는 한계가 있었어요. 씨어스는 의미론적 세그멘테이션(Semantic Segmentation)을 심전도 분석에 적용해, 파형을 더 세밀하게 나누고 P파와 QRS 복합체와 같은 핵심 구간을 정밀하게 판독할 수 있도록 했어요. 이는 마치 의사가 직접 파형을 하나하나 살펴보는 것과 같은 효과를 내도록 설계된 것입니다.

연구 결과 : 압도적인 성과

AVB 검출

• 방실차단 유무 판별 정확도: 99% 이상

• 민감도(Sensitivity): 99%

• 정밀도(PPV): 100%

  
  

AVB 분류

• 세부 서브타입(AVB1, AVB2-M1, AVB2-M2, AVB3)까지 구분 가능

• 일반·AVB1·AVB2-M1의 경우 완전한 분류 성능

• AVB2-M2와 AVB3 일부에서 구분 난이도가 있었으나, 향후 추가 데이터·신호 해석 기술로 개선 전망

  
  

딥러닝 기반 알고리즘은 웨어러블 심전도(ECG) 기기로부터 얻은 대규모 샘플을 바탕으로 방실차단(AVB) 여부를 거의 완벽하게 탐지합니다. 또한 심전도 내 P파, QRS 복합체 등 주요 구간을 정밀하게 판독하여 실제 임상 진단 현장에 즉시 활용할 수 있을 정도의 세밀한 분류 능력도 함께 입증하였습니다.

더 나은 진단을 향해

올해 세계의료정보학회(MedInfo)에서는 씨어스의 AI 알고리즘이 실제 의료 현장에서 의사의 정밀한 진단을 보조하고, 환자의 조기 치료에 기여할 수 있다는 가능성을 입증했습니다.

심전도 분석 기술 고도화에 지속적으로 힘써, 씨어스는 환자와 의료진 모두에게 도움이 되는 헬스케어 솔루션을 제공하기 위해 연구와 기술 개발을 멈추지 않고 이어갈 것입니다.

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