씨어스테크놀로지, SCI급 국제학술지에 부정맥 AI 모델 게재

씨어스테크놀로지(458870)는 부정맥 탐지 인공지능(AI) 모델 ‘LGT넷(LGTNet)’이 과학기술논문인용색인(SCI)급 국제 학술지에 게재됐다고 17일 밝혔다.

씨어스테크놀로지는 미국전기전자학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems’에 해당 연구를 게재했다. 씨어스의 부정맥 진단 서비스인 ‘모비케어’와 입원환자 실시간 모니터링 시스템 ‘씽크’의 AI 분석 역량을 고도화하는 데 적용된 연구다. 모비케어는 장시간 측정된 웨어러블 심전도 데이터를 AI로 분석해 간헐적 부정맥을 조기 진단하는 서비스이며, 씽크는 입원환자의 심전도·활력징후를 실시간 감시하고 예후까지 관리하는 플랫폼이다. 씨어스테크놀로지는 이번 AI 모델 적용으로 제품 성능과 임상 현장에서의 신뢰도를 향상해 미국 등 해외 시장 진출을 본격화하기로 했다.

이번 연구의 핵심은 부정맥 탐지 정확도 향상을 위해 심전도(ECG) 신호의 미세한 특징(로컬 정보)과 전체적인 리듬 흐름(글로벌 정보)을 통합 분석하는 ‘딥러닝 기반 신경망 구조(LGTNet)’를 제시했다는 점이다. 특히 시계열 데이터 분석에 특화된 메커니즘(Temporal Attention)을 적용해 심전도의 중요한 순간을 AI가 스스로 선별·집중 분석하도록 설계했다. 이에 따라 기존 AI가 놓치기 쉬웠던 간헐적이고 미세한 부정맥 신호도 정밀하게 포착할 수 있어 실시간 감시에 최적화된 성능을 확보했다는 것이 회사 측 설명이다.

연구진은 미국 메사추세츠공과대학(MIT)과 베스 이스라엘 병원이 공동 개발한 국제 표준 데이터셋으로 검증을 진행했다. 그 결과 기존 AI 모델 대비 △부정맥 발생 구간 파악 정확도 최대 10% △검출 정확도 최대 18% 향상이라는 성과를 거뒀다. 특히 심실성 부정맥과 서맥의 검출 성능은 각각 최대 33%, 48% 개선됐다. 씨어스는 심전도 기반 진단·모니터링 과정에서 꾸준히 제기돼 온 부정맥 혼재와 이상 징후의 시작·종료 시점 파악의 정밀성 문제를 해결할 수 있는 기술적 방향성을 제시했다는 점에서 의미를 부여하고 있다.

이영신 씨어스테크놀로지 대표는 “이번 논문은 단순한 AI 성능 개선을 넘어 실제 임상에서 활용 가능한 차세대 신경망 구조를 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “IEEE 등 국제적 기관이 주목한 최신 기술을 바탕으로 미국을 비롯한 글로벌 시장 진출을 가속화하고, 진단·모니터링·예측을 아우르는 차세대 의료 AI 기술 개발에 앞장설 것”이라고 말했다.