- 심전도 판독지 디지털화 및 심장질환 분류하는 인공지능 알고리즘 발표
글로벌 의료 인공지능 대회는 미국 메사추세츠공과대학(MIT)과 하버드 의과대학에서 운영하는 오픈소스 의료데이터 제공 기관인 피지오넷(PhysioNet)이 주관하는 대회다. 피지오넷은 2000년부터 매년 생체신호데이터를 활용한 인공지능 알고리즘의 성능을 검증하는 대회를 개최하고 있다.
김 교수팀은 심전도 이미지의 핵심요소를 추출하는 세분화 모델을 활용한 연구로 디지털화 분야에서 2위, 분류 분야에서 3위를 기록했다. 두 분야에서 모두 입상한 팀은 김 교수팀이 유일하다. 게다가 김 교수팀은 작년 열린 대회에서도 해커톤 분야 1위, 챌린지 분야 2위를 기록하며 우수한 성적을 거둔 바 있다.
김성훈 서울아산병원 마취통증의학과 교수는 “합성된 심전도 판독지 데이터만으로도 디지털화 및 심질환 분류 작업이 모두 가능한 서울아산병원의 독창적인 딥러닝 기법이 세계적인 관심을 받았다. 앞으로도 진료 경험이 풍부한 심장내과, 응급의학과, 중환자·외상외과 등 유관 진료과들과 협력 연구를 이어가면서, 혁신적인 기술력과 경쟁력을 바탕으로 의료진과 환자들에게 실질적인 도움을 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
이번 분석 내용은 지난 9월 8일(일)부터 4일간 독일 카를스루에에서 열린 제51회 심장학컴퓨팅학회 CinC(Computing in Cardiology)에서도 발표됐다.
한편 김성훈 교수는 시그널 바이오마커 활용 맞춤형 디지털 헬스케어 플랫폼을 개발하는 기업인 ㈜시그널하우스의 대표로 활동하며, 수술실이나 중환자실에서 측정되는 환자의 생체신호를 수합 및 분석하여 환자의 현재 상태와 예후를 예측하는 솔루션을 개발하고 있다.
임혜정 기자
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