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헬스케어 스타트업 스카이랩스가 개발하고 서울대학교병원 순환기내과 최의근 교수 연구팀이 진행한 세계 최초 반지형 심방세동 측정기기 `카트`에 대한 연구 결과 논문이 국제 저명 학술지에 실렸음.

10일 스카이랩스는 "서울대학교병원 최의근 교수 연구팀이 작성한 `반지형 웨어러블 기기 카트(CART·Cardio Tracker)와 PPG신호의 딥러닝 분석을 이용한 심방세동 탐지 연구` 논문이 의료정보학분야 국제학술지 `인터넷의학연구저널(JMIR·Journal of Medical Internet Research)`에 게재됐다"고 밝힘.

이번 연구는 최근 10년간 관련 연간 의료비가 최소 5배 이상 증가하고 있는 심방세동(심장 잔떨림) 조기 진단과 적절한 관리의 중요성을 입증하는 데서 출발했음. 심방세동은 조기 진단이 어렵지만 신뢰할 수 있는 수준의 지속적인 모니터링만 있으면 환자를 조기에 발견해 위험성을 줄일 수 있음.

심방세동은 심방에서 빠르고 불규칙한 전기신호가 나타나는 부정맥의 일종임. 겉으로는 별 증상이 없거나 가슴 두근거림 정도만 있지만 악화되면 뇌졸증(중풍)으로도 이어질 수 있는 위험한 증상임. 그만큼 꾸준한 모니터링이 필요하기 때문에 `카트`처럼 손쉽게 몸에 장착할 수 있는 웨어러블이 탁월한 효과를 발휘할 수 있음.

스카이랩스가 개발한 `카트`는 무게가 4.6g인 웨어러블 의료기기임. 손가락에 끼면 부정맥 등을 감지할 수 있는 심전도와 심방세동(심방 잔떨림) 등을 24시간 연속 측정함. 가벼운 반지 형태 웨어러블이므로 일상생활을 하거나 수면 시에도 불편함 없이 365일 24시간 모니터링함.

최의근 교수팀은 만 20세 이상 지속성 심방세동 환자 100명을 대상으로 연구를 진행했음. 진행 기간은 2018년부터 2019년까지 1년임. 카트와 기존 표준 방식 심전도계를 사용해 환자의 심율동전환술 전후로 광학센서 신호인 광용적맥파(PPG) 신호와 심전도 신호를 측정했음. 카트를 통해 얻은 총 1만 3000여개의 샘플은 스마트폰으로 전송돼 딥러닝 알고리즘으로 분석됐음.

연구 결과 카트의 정확도로 심방세동을 찾아내는 정확도인 민감도는 99.0%, 정상상태를 찾아내는 정확도인 특이도는 94.3%로 나타났음. 측정 시간이 길수록 진단 정확도가 증가했지만, 10초 측정만으로도 94.7%의 정확도를 유지했음. 특히 심방세동의 경우 맥박의 변동성에 관계없이 일관된 민감도를 유지한 것으로 나타났음.

카트의 혁신성은 해외에서 높은 평가를 받고 있음. 세계에서 가장 권위 있는 심장학회인 유럽심장학회(ESC)는 2018년부터 2년 연속 `카트`를 디지털 헬스 분야 1위 기기로 연속 선정했음.

지난해 세계경제포럼에선 `테크놀로지 파이오니어(기술 선도 기업)`로 선정돼 연례포럼 참석 초청을 받았음. 국내 기업으로는 카카오 이후 두 번째임.

최의근 서울대학교병원 교수는 "이번 연구를 통해 최근 유병률이 급격히 증가하고 있는 심방세동 진단에 있어 새로운 형태의 웨어러블 기기의 성능을 과학적으로 입증했다"며 "심방세동의 진단율을 높이기 위해서는 웨어러블 기기가 필요하며 적합한 기기 선택을 위해선 이를 뒷받침할 수 있는 임상데이터가 필수적"이라고 말함.

이병환 스카이랩스 대표는 "이번 연구결과로 기존 표준 방식인 심전도뿐만 아니라 광용적맥파의 연속적 측정이 가능한 카트의 정확도가 입증되어 신뢰도가 높아졌다"며 "향후 심방세동의 조기 진단, 예방 및 사후 관리에 카트가 도움이 되길 바란다"고 말함.

본 연구 성과는 ‘JMIR (Journal of Medical Internet Research)’ 지에 게재됨.