바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 박희원 기자

기존 AI모델 대비 부정맥 발생 ‘파악∙검출’ 정확도↑..’모비케어’ 및 ‘씽크’ 고도화에 적용

씨어스테크놀로지(Seers Technology)는 17일 부정맥 탐지 인공지능(AI) 모델 ‘LGTNet(Local-Global Temporal Fusion Network)’이 국제 학술지 ‘IEEE TSMC-Systems(IF 8.7)’에 게재됐다고 밝혔다.

이번 연구는 부정맥 탐지 정확도 향상을 위해 심전도(ECG) 신호의 미세한 특징(로컬 정보)과 전체적인 리듬 흐름(글로벌 정보)을 통합 분석하는 ‘딥러닝 기반 신경망 구조(LGTNet)’를 제시했다.

씨어스는 이번 연구에서 시계열 데이터 분석에 특화된 ‘Temporal Attention’ 메커니즘을 적용해, 심전도의 중요한 순간을 AI가 스스로 선별하고 집중 분석하도록 설계했다. 이를 통해 기존 AI가 놓치기 쉬웠던 간헐적이고 미세한 부정맥 신호도 정밀하게 포착할 수 있어 실시간 감시에 최적화된 성능을 확보했다는 게 회사측의 설명이다.

연구진은 미국 MIT와 베스 이스라엘 병원(Beth Israel Deaconess Medical Center)이 공동개발한 국제 표준 데이터셋 'MIT-BIH'로 해당 모델의 검증을 진행했다. 그 결과 기존 AI 대비 부정맥 발생구간 파악 정확도는 최대 10%, 검출 정확도는 최대 18% 향상됐다. 심실성 부정맥과 서맥의 검출성능의 경우 기존 AI 대비 각각 최대 33%, 48% 개선됐다.

씨어스는 이번 연구성과가 자사의 부정맥 진단서비스 ‘모비케어(mobiCARE™)’와 입원환자 실시간 모니터링 시스템 ‘씽크(thynC™)’의 AI 분석역량을 고도화하는 데 적용됐다고 설명했다. 모비케어는 장시간 측정된 웨어러블 심전도 데이터를 AI로 분석해 간헐적 부정맥을 조기 진단하는 서비스이며, 씽크는 입원환자의 심전도 및 활력징후를 실시간 감시해 예후를 관리하는 모니터링 플랫폼이다.

씨어스는 이번 AI 모델 적용으로 제품성능과 임상 현장에서의 신뢰도를 높여, 미국을 포함한 해외 의료 AI 시장진출을 본격화할 방침이다.

이영신 씨어스 대표는 “이번 논문은 단순한 AI 성능개선을 넘어, 실제 임상에서 활용 가능한 차세대 신경망 구조를 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “IEEE 등 국제 기관이 주목한 최신 기술을 바탕으로 미국을 비롯한 글로벌 시장 진출을 가속화하고 진단, 모니터링, 예측을 아우르는 차세대 의료 AI 기술개발에 앞장서겠다”고 말했다.