의료 AI 전문기업 뷰노(VUNO, 대표 이예하)가 심전도 기반 심부전 선별 인공지능(AI) 솔루션의 정확도를 획기적으로 높이는 데 성공했다. 의료 AI 업계의 대표적 난제로 꼽혀온 ‘복합 질환 환자군의 진단 성능 저하’ 문제를 새로운 알고리즘 기술로 해결하면서 실제 임상 현장에서의 활용 가능성을 크게 끌어올렸다는 평가다. 뷰노는 11일 자사 AI 기반 심부전 선별 솔루션 ‘VUNO Med-DeepECG LVSD’의 알고리즘 성능 개선 연구 결과가 국제 학술지 ‘JMIR Medical Informatics ‘에 게재됐다고 밝혔다. 

이번 연구의 핵심은 좌심실수축기능부전(LVSD) 진단 과정에 환자 맞춤형 ‘재보정(Recalibration)’ 기술을 도입했다는 점이다. LVSD는 심부전의 주요 선행 질환 가운데 하나로, 조기 발견이 매우 중요하지만 현재 표준 검사인 심장 초음파는 비용과 장비 제약 때문에 대규모 선별검사에 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 심전도(ECG) 기반 AI 모델이 개발돼 왔지만, 심방세동 등 다른 심혈관 질환을 동반한 환자군에서는 정확도가 급격히 떨어지는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다.

특히 위양성(False Positive)이 증가하면 불필요한 추가 검사와 의료비 부담이 커지는 만큼, 의료 현장에서는 복합 질환 환자 대상 정확도 개선이 핵심 과제로 꼽혀왔다. 뷰노 연구팀은 이를 해결하기 위해 약 26만 명 규모의 대규모 환자 데이터를 기반으로 새로운 3단계 학습 전략을 구축했다. 먼저 방대한 ECG 데이터를 활용해 기본 모델을 학습시킨 뒤, 2주 이내 시행된 심초음파(TTE) 및 심전도 결과를 결합해 미세조정(Fine-tuning)을 수행했다. 이후 과거 검사 이력과 기존 모델 예측값을 함께 반영하는 재보정 단계를 추가해 진단 정밀도를 크게 끌어올렸다.

검증 결과도 주목된다. 한림대학교성심병원의 데이터를 활용한 내부 검증과 연세대학교 원주세브란스기독병원 외부 검증에서 재보정 모델은 각각 AUROC 0.956, 0.940의 높은 성능을 기록했다. 특히 가장 큰 개선 폭은 심방세동 환자군에서 나타났다. 기존 모델 특이도는 0.518 수준에 머물렀지만, 재보정 기술 적용 후 0.900까지 향상되며 복합 질환 환자에서도 높은 정확도를 유지할 수 있게 됐다.

이는 AI 의료기기의 실질적 임상 신뢰도를 크게 높일 수 있는 결과라는 평가다. 이번 연구개발을 주도한 주성훈 최고기술책임자(CTO)는 “과거 검사 기록과 기존 AI 예측값을 융합하는 방식을 통해 복합 질환 환자에서도 AI 판별력을 크게 개선할 수 있었다”고 설명했다. 이어 “심부전 고위험군을 보다 빠르게 선별하고 치료 방향 설정에 도움을 줄 수 있도록 지속적으로 기술을 고도화해 나갈 것”이라고 밝혔다. 업계에서는 이번 알고리즘 개선이 뷰노의 실질적인 시장 경쟁력 강화로 이어질 가능성에 주목하고 있다.

성능을 개선한 ‘VUNO Med-DeepECG LVSD’는 이미 뷰노의 두 번째 평가유예 신의료기술로 지정됐으며, 지난 4월부터 오는 2028년 3월까지 의료기관에서 비급여 청구가 가능하다. 시장에서는 그동안 약점으로 지적됐던 복합 질환 환자 정확도 문제가 상당 부분 해소되면서 의료 현장 도입 확대와 처방 증가에도 탄력이 붙을 것으로 전망하고 있다.

강푸름 기자