인도 연구팀이 심전도(ECG)를 분석해 2형 당뇨병을 진단할 수 있는 인공지능(AI) 기반 알고리즘을 개발했다. 심전도는 심장이 뛰면서 일어나는 심장의 전기적 활동을 그래프상에 나타낸 것을 의미한다. 국내 당뇨병 환자의 대부분은 2형 당뇨병에 속한다.
일반적으로 당뇨병 진단은 공복상태에서 채혈검사를 통해 이뤄지는 만큼 피검사자에게 부담이 됐다. 최근 삼성전자의 갤럭시워치4 등 다양한 웨어러블 기기가 심전도 기능을 지원하는 가운데 이같은 기술이 상용화되면 당뇨병 진단의 접근성을 향상하는 데 도움이 될 것으로 보인다.
아눕 쿨카르니 인도 라타의학연구재단 연구원 연구팀은 심전도를 분석해 2형 당뇨병을 진단하는 알고리즘의 정확성을 확인했다고 9일 밝혔다. 연구결과는 국제학술지 ‘영국의학저널(BMJ)이노베이션’ 온라인판에 이날 공개됐다.
이번 연구에는 인도의 참가자 1262명의 심전도 1만461건이 사용됐다. 참가자의 평균 연령은 48세였으며 이 중 61%는 여성이었다. 검사법은 표준 방식인 12유도가 사용됐다. 12유도는 인체 12개 부위에 전극을 붙여 심전도를 측정하는 방식이다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 심전도를 통해 나타난 심장박동의 고유한 특징을 바탕으로 당뇨병을 판별했다. 심장박동의 모양과 크기를 분석해 2형 당뇨병의 유무를 예측한 것이다. 그 결과 97%의 확률로 당뇨병 환자를 판별하는 데 성공했다. 당뇨병 유무를 확인하는 데는 미국당뇨협회의 진단 기준을 활용했다.
연구팀은 당뇨병 환자들의 심전도가 당뇨병에 따른 심장운동의 변화양상과 일관적으로 일치하는 모습을 보였다고 설명했다. 다만 당뇨병, 고혈압, 고콜레스테롤 처방약을 복용하는 참가자들에게선 정확도가 다소 떨어졌다고 덧붙였다.
연구팀은 “이번에 개발된 알고리즘은 당뇨병의 조기 발견을 위한 저렴하고, 비침습적이며, 정확한 대안이 될 수 있다”고 말했다. 이어 “하지만 이 알고리즘을 실제 현장에서 사용하기 위해선 다양한 조건의 참가자를 대상으로 더욱 강력한 검증이 필요하다”고 덧붙였다.
채혈 검사 부담되는 당뇨병 진단, 심전도로 알 수 있다 - 동아사이언스
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