분당서울대병원 국내 공동연구팀 응급실에서 신속하게 이뤄져야 하는 고칼륨혈증 위험성 판단에서 인공지능(AI) 애플리케이션이 전문의보다 높은 정확도를 보였다. 응급실에서 초기에 고칼륨혈증 위험을 평가하는 데 스마트폰 애플리케이션을 활용할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

정주, 조영진 분당서울대병원 교수 등이 참여한 국내공동연구팀은 카메라로 촬영한 심전도 이미지를 활용하는 스마트폰 애플리케이션과 응급의학과 전문의가 고칼륨혈증 위험을 평가한 결과를 비교해 이같은 결과를 도출했다. 연구 결과는 '대한의학회지(JKMS)' 최신호에 게재됐다.

고칼륨혈증은 혈중 칼륨 농도가 정상치를 초과한 상태다. 칼륨은 우리 몸의 근육과 신경, 심장이 정상적으로 기능하기 위해 필수적인 요소이기 때문에 수치가 조금만 변화에도 생리학적 변화가 일어난다. 특히 응급환자의 경우 위험한 상태에 놓일 수 있다.

검사와 진단은 혈액검사와 심전도를 통해 이뤄진다. 심장의 전기적 활동을 분석하는 심전도를 통해 진단하는 경우, 환자에게서의 미묘한 변화를 진단하기 쉽지 않은 것으로 알려졌다.

연구팀은 심전도를 통해 고칼륨혈증의 위험을 평가하는 AI 기반 스마트폰 애플리케이션의 성능을 확인하기 위해 실험을 실시했다. 애플리케이션과 응급의학과 전문의들에게 125명의 환자를 대상으로 고칼륨혈증 위험성을 평가하도록 했다.

분석 결과 애플리케이션의 위험성 예측 능력은 전문가를 능가하는 것으로 나타났다. 양성과 음성을 얼마나 잘 분류했는지 나타내는 지표인 'AUC-ROC값'에서 애플리케이션은 0.902의 중앙값을 기록했다. 1에 가까울수록 높은 정확도를 뜻한다. 응급의학과 전문의들의 중앙값은 0.662였다.

애플리케이션의 민감도, 특이도, 음성예측도, 양성예측도 모두 응급의학과 전문의보다 높은 값을 기록했다. 이같은 결과는 실험에 참가한 환자의 성별과 연령에 관계없이 일관적으로 나타났다. 민감도는 특정 질병을 가진 사람을 양성으로 확인하는 능력이다. 특이도는 질병이 없는 사람을 음성으로 판별하는 능력이다.

연구팀은 "이번 연구 결과는 스마트폰 애플리케이션을 사용해 응급실에서 시행한 초기 심전도에서 고칼륨혈증 위험을 정확하게 정량화해 평가할 수 있음을 보여준다"고 말했다.