딥카디오

RESOURCE

논문

(심혈관 위험) 인공지능이 12유도 심전도를 분석하여 추정한 생물학적 심장 나이를 활용한 사망률 및 심혈관 예후 예측

작성일
첨부파일

본 연구는 환자의 실제 나이와 별개로 12유도 심전도(ECG) 데이터를 분석해 '생물학적 심장 나이'를 추정하고 이를 통해 사망률과 심혈관 예후를 예측하는 딥러닝 알고리즘을 개발했습니다. 2006년부터 2021년까지 수집된 약 52만 건의 방대한 심전도 데이터를 활용해 인공지능(AI) 모델을 학습 및 검증한 결과, AI가 추정한 심장 나이가 실제 나이보다 6살 이상 많은 환자는 그렇지 않은 환자에 비해 사망률이 1.6배, 주요 심혈관 사건(MACE) 발생 위험이 1.91배 높게 나타났습니다. 반대로 심장 나이가 실제 나이보다 6살 이상 젊은 환자는 사망 및 질환 발생 위험이 유의미하게 낮았습니다. 결과적으로 AI 심전도 분석을 통해 산출된 생물학적 심장 나이는 사망률 및 심혈관 질환 위험도와 매우 밀접한 연관이 있으며, 향후 심혈관 질환의 1차 예방과 선제적인 건강 관리를 위한 핵심 지표로 활용될 수 있음을 성공적으로 입증했습니다.

 

 

Background

There is a paucity of data on artificial intelligence-estimated biological electrocardiography (ECG) heart age (AI ECG-heart age) for predicting cardiovascular outcomes, distinct from the chronological age (CA). We developed a deep learning-based algorithm to estimate the AI ECG-heart age using standard 12-lead ECGs and evaluated whether it predicted mortality and cardiovascular outcomes.

Methods

We trained and validated a deep neural network using the raw ECG digital data from 425,051 12-lead ECGs acquired between January 2006 and December 2021. The network performed a holdout test using a separate set of 97,058 ECGs.

  • Model Performance: The deep neural network was trained to estimate the AI ECG heart age [mean absolute error, 5.8±3.9 years; R-squared, 0.7 (r=0.84, p<0.05)].

Findings

In the Cox proportional hazards models, after adjusting for relevant comorbidity factors, the gap between AI ECG-heart age and chronological age (CA) showed significant predictive power:

  • Older Heart (≥ 6 years older than CA): Patients had higher all-cause mortality (hazard ratio (HR) 1.60 [1.42–1.79]) and more major adverse cardiovascular events (MACEs) [HR: 1.91 (1.66–2.21)].

  • Younger Heart (Under 6 years): Showed an inverse relationship, with a lower risk for all-cause mortality (HR: 0.82 [0.75–0.91]) and MACEs (HR: 0.78 [0.68–0.89]).

  • ECG Alterations: Additionally, the analysis of ECG features showed notable alterations in the PR interval, QRS duration, QT interval and corrected QT Interval (QTc) as the AI ECG-heart age increased.

 

Conclusion

Biological heart age estimated by AI had a significant impact on mortality and MACEs, suggesting that the AI ECG-heart age facilitates primary prevention and health care for cardiovascular outcomes.

목록