흉부 압박 중단 없이 심전도 분석이 가능하도록 인공지능 알고리즘을 개발한 국내 연구자가 대한응급의학회에서 '젊은 연구자상'을 수상했다.
고려대 안산병원 응급의학과 이수교 교수는 지난 10월 30~31일 서울 스위스 그랜드 호텔에서 열린 2025 대한응급의학회 추계학술대회에서 대한심폐소생협회 젊은연구자상을 수상했다.
이 교수는 ‘병원 내 심폐소생술 중 제세동 필요 리듬 예측을 위한 인공지능 모델 개발 연구로 심폐소생술 중 흉부 압박을 중단하지 않고도 제세동 가능 리듬을 실시간으로 분석할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발해 수상의 영예를 안았다.
심정지 환자의 생존율을 높이기 위해서는 심폐소생술을 지속하면서 빠른 시간 내에 제세동을 시행하는 것이 중요하다. 하지만 제세동이 필요한 심장 리듬 등을 파악하기 위해 심전도 분석이 선행돼야 해 흉부 압박 중단이 불가피하다. 보통 병원 내에서는 10초, 병원 밖에서는 최대 수십 초간 흉부 압박이 멈추게 된다.
이에 이 교수는 흉부 압박을 멈추지 않고도 심장 리듬을 분석할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다. 실제 응급실에서 시행된 심폐소생술 데이터를 기반으로, 흉부 압박 중 발생하는 심전도(ECG) 신호를 인공지능에 학습시켜 제세동이 필요한 리듬 여부를 자동으로 판별하도록 했다. 그 결과 인공지능 모델이 높은 예측 정확도(AUROC 0.8672, 값이 1에 가까울수록 예측 성능 우수)로 제세동 필요 리듬을 구분하는 것으로 확인됐다.
이 교수는 “이번 연구는 인공지능을 활용해 심폐소생술 중 흉부 압박이 진행되는 상태에서도 심전도를 실시간으로 분석함으로써, 제세동 필요 여부를 정확히 판별할 수 있도록 한 연구”라며 “이 기술이 더욱 고도화된다면 심폐소생술 과정의 효율성을 높이고, 심정지 환자의 생존율 향상에도 크게 기여할 것”이라고 했다.
한편, 이 교수의 연구는 현재 국내 특허로 가출원 된 상태다. 향후 상용화를 위한 기술 이전과 임상 적용 확대가 기대된다.