모든 사람의 심장에는 절대적인 연대기적 나이가 있지만(그 사람의 나이만큼), 심장 역시 심장이 어떻게 기능하는지에 따라 이론적으로 "생물학적" 나이를 가지고 있습니다. 따라서 50세이지만 심장 건강이 좋지 않은 사람은 생물학적 심장 연령이 60세일 수 있으며, 최적의 심장 건강을 가진 50세의 사람은 생물학적 심장 연령이 40세일 수 있습니다.
유럽심장학회(European Society of Cardiology, ESC)의 과학 회의인 EHRA 2025에서 연구를 발표한 연구원들은 인공 지능(AI)을 사용하여 거의 50만 건의 사례에서 얻은 표준 12리드 심전도(ECG) 데이터를 분석함으로써 심장의 생물학적 나이를 예측하는 알고리즘을 만들 수 있음을 보여주었습니다. 이 알고리즘은 심혈관 질환 및 사망 위험이 가장 높은 사람들을 식별하는 데 사용될 수 있습니다.
"우리 연구는 심장의 생물학적 나이가 연대순 나이를 7년 초과했을 때 모든 원인으로 인한 사망과 주요 심혈관 질환의 위험이 급격히 증가한다는 것을 보여주었습니다"라고 한국 인하대학교병원 백용수 부교수는 설명합니다.
"반대로, 알고리즘이 생물학적 심장을 연대기적 나이보다 7년 더 젊게 추정한다면, 사망 위험과 주요 심혈관 질환 부작용의 위험을 줄일 수 있습니다."
인공 지능(AI)을 임상 진단에 통합하면 심장학에서 예측 정확도를 높일 수 있는 새로운 기회가 생겼습니다.
"AI를 사용하여 이러한 방식으로 알고리즘을 개발하면 심혈관 위험 평가의 패러다임 전환이 가능할 수 있습니다"라고 백 부교수는 말합니다.
이들의 연구는 12개 리드 ECG에서 생물학적 ECG 심박수(AI ECG-심장 연령)를 계산하는 딥 러닝 기반 알고리즘의 예후 능력을 평가하고, 사망률 및 심혈관 결과에 대한 예측력을 기존 연대기 연령(CA)과 비교했습니다.
15년 동안 수집된 425,051개의 12리드 ECG로 구성된 방대한 데이터 세트에서 심층 신경망이 개발 및 훈련되었으며, 이후 97,058개의 ECG로 구성된 독립적인 코호트에 대한 검증 및 테스트가 이루어졌습니다. 박출률(EF)로 구별된 연령 및 성별이 일치하는 환자를 대상으로 비교 분석을 수행했습니다.
통계 모델에서 AI ECG 심장 연령이 심장 연대순 연령보다 7년 높으면 모든 원인으로 인한 사망 위험이 62%, MACE 위험이 92% 증가하는 것과 관련이 있었습니다. 반면, AI ECG 심장 박동 연령이 연대순 연령보다 7년 더 낮았을 경우, 모든 원인으로 인한 사망 위험이 14%, MACE가 27% 감소했습니다.
또한, 박출률이 감소한 피험자는 지속적으로 AI ECG 심박수 연령 증가를 보였으며, QRS 지속 시간(심장의 전기 신호가 심실을 통해 이동하여 수축을 유발하는 데 걸리는 시간) 및 수정된 QT 간격(심장의 전기 시스템이 한 주기의 수축 및 이완을 완료하는 데 필요한 총 시간)이 길어졌습니다.
저자들은 QRS 지속 시간 연장과 QT 간격 보정과 함께 박출률 감소와 AI ECG 심박수 증가 사이의 관찰된 상관관계의 중요성은 AI ECG 심박수 연령이 다양한 심장 탈분극 및 재분극 과정을 효과적으로 반영한다는 것을 시사한다고 설명합니다.
심장 내 전기 리모델링에 대한 이러한 지표는 근본적인 심장 건강 상태 및 박출률(EF)과의 연관성을 나타낼 수 있습니다.
그러나 백 부교수는 "이러한 결과를 더 입증하기 위해서는 향후 연구에서 통계적으로 충분한 표본 크기를 확보하는 것이 중요합니다. 이 접근 방식은 심장 기능 및 건강의 임상 평가에서 AI ECG의 견고성과 적용 가능성을 향상시킬 것입니다."
그는 "12리드 심전도에서 인공 지능으로 추정한 생물학적 심장 연령은 사망률 및 심혈관 질환 발생 증가와 밀접한 관련이 있으며, 심혈관 건강 관리에서 조기 발견 및 예방 전략을 강화하는 데 유용함을 강조합니다. 이 연구는 임상 평가를 개선하고 환자 결과를 개선하는 데 있어 AI의 혁신적인 잠재력을 확인시켜줍니다" 라고 주장합니다
이상의 기사는 2025년 3월 31일 MedicalXpress에 게재된 “Using AI to calculate the heart's biological age predicts increased risk of mortality, cardiovascular events: Study”제목의 기사내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : Using AI to calculate the heart's biological age predicts increased risk of mortality, cardiovascular events: Study