Downcodes의 편집자는 "The Lancet" 저널에 발표된 최신 연구에서 AIRE라는 새로운 인공 지능 강화 심전도(ECG) 모델을 소개했다는 사실을 알게 되었습니다. 이 모델은 환자 병력 및 영상 결과를 사용하여 사망률 및 심혈관 질환(CVD) 위험을 정확하게 예측하고 임상의에게 맞춤형 의료 조언을 제공하며 심혈관 질환의 위험 평가 및 예방에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다.
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AIRE 모델의 개발은 시간적 물리적 합리성 및 해석 가능성 측면에서 이전 모델의 단점을 극복하기 위해 다양한 환자 그룹의 많은 양의 데이터를 사용하여 예측 결과를 정확할 뿐만 아니라 임상 실습에서 특정 조치를 지원할 수 있게 만들었습니다. 연구에 따르면 AIRE는 모든 원인으로 인한 사망, 심실 부정맥, 죽상동맥경화성 심혈관 질환, 심부전 위험을 예측할 수 있었으며 단기 및 장기 위험 평가 모두에서 기존 AI 모델을 능가했습니다.
심전도는 환자의 가슴, 팔, 다리에 전극을 배치하여 심장의 전기 활동을 비침습적으로 평가하는 방법입니다. ECG 기술은 수세기 전에 만들어졌지만 최근 컴퓨터 처리 능력과 예측 기계 학습 모델의 발전으로 인해 이 분야에 새로운 희망이 생겼습니다. 여러 연구에서 AI를 심혈관 질환 및 사망 위험 예측에 적용하려고 시도했지만 실제 적용은 여전히 드뭅니다.
이 연구에서는 고정된 시간의 위험 평가가 아닌 개별화된 생존 곡선 예측을 제공할 수 있는 8개의 AIRE 모델을 개발했습니다. 연구 데이터는 미국의 Beth Israel Deaconess Medical Center와 브라질의 Sao Paulo-Minas Gerais 열대 의학 연구 센터를 포함하여 여러 지역의 임상 소스에서 나왔습니다. AIRE 모델은 잔차 블록 컨볼루션 신경망 아키텍처를 통합하여 참가자 사망 및 후속 조치 손실을 설명하는 환자별 생존 곡선을 생성합니다.
연구 결과에 따르면 AIRE는 특히 심혈관 질환 가족력이 없는 참가자의 조화값 0.775로 모든 원인에 의한 사망을 정확하게 예측할 수 있으며, 심부전 사건도 효과적으로 예측할 수 있는 것으로 나타났습니다. 또한 AIRE는 소비자 장치와 같은 단일 리드 ECG 데이터를 사용할 때 안정성을 입증하여 가정에서 심혈관 질환 위험 모니터링의 가능성을 열었습니다.
연구팀은 AIRE 플랫폼이 예측 정확성 측면에서 전통적인 인간 전문가의 판단을 능가할 뿐만 아니라 전 세계적으로 임상 적용을 위한 기반을 마련한다고 밝혔습니다. 이 플랫폼은 다양한 집단에 대한 맞춤형 심혈관 질환 위험 예측을 제공하기 위해 1차 및 2차 의료에서 널리 사용될 것으로 예상됩니다.
AIRE 모델의 출현으로 심혈관 질환의 예측과 예방에 새로운 시대가 열렸습니다. 그 정확성과 해석 가능성으로 인해 임상 실습에 큰 응용 가능성이 있으며 전 세계적으로 더 많은 환자에게 혜택을 줄 것으로 예상됩니다. Downcodes의 편집자는 AIRE 모델이 앞으로 더욱 개선되어 더 건강한 세상을 만드는 데 기여할 수 있기를 바랍니다.