홈즈에이아이, ‘R-피크 식별 없이 부정맥 검출’ 방법 제시
||2025.03.11
메디컬 인공지능(AI) 전문 홈즈에이아이가 심전도(ECG) 신호의 R-peak 검출 불안정성과 고비용 전처리에 대한 문제점을 해결함과 동시에 ECG 신호가 지닌 장기적 종속성과 주파수 정보를 함께 학습할 수 있는 알고리즘을 제시했다.
11일 홈즈에이아이에 따르면 이번 연구에서 ECG 신호를 스톡웰(Stockwell) 변환 시 주파수 영역에서 분석하고 이를 합성곱 신경망(CNN)과 트랜스포머 모델을 결합한 하이브리드 딥러닝 구조에 적용, 기존 R-Peak 검출 단계를 생략하면서도 높은 정확도로 부정맥을 분류하는 방법을 제시했다.
이를 통해 R-peak 검출 불안정성과 고비용 전처리에 대한 문제점을 해결했으며, 심전도 신호가 지닌 장기적 종속성과 주파수 정보를 함께 학습할 수 있는 알고리즘을 제시하는 성과를 거뒀다.
이번 연구는 홈즈에이아이 AI 연구소와 김대열 경남대 교수 연구팀이 공동 수행했다. 연구팀은 연구를 통한 하이브리드 모델이 향후 심장질환 진단 분야에서 ECG 분석 패러다임을 혁신적으로 변화시킬 것으로 보고 있다.
실제 MIT-BIH 및 Icentia11k 데이터셋에서 각각 99.58%와 97.8%의 정확도를 달성해 기존 SOTA 방식보다 우수한 성능을 확인했다.
연구팀은 연구 결과를 통해 병원·원격 모니터링 등 다양한 웨어러블 기기 환경에서 실시간 부정맥 감시 및 예후 관리를 지원함으로써 중증 심장질환 조기 발견과 환자 안전성 제고에 기여할 것으로 전망했다.
연구 결과는 세계적 학술지 네이처(Nature)의 자매지인 SCI급 국제학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Report)'에 지난 6일 게재됐다.
이인희 기자 leeih@etnews.com
