“딥러닝으로 심전도 혁신”…메디컬에이아이, AI 기반 임상 활용성 입증

딥러닝 기반 생체신호 해석 기술이 심전도 분석의 임상 패러다임을 바꾸고 있다. 의료AI 전문기업 메디컬에이아이는 최신 딥러닝 및 개인화 프레임워크로 심전도 분석의 실시간 처리와 환자 맞춤형 적응력을 높인 공동 연구 성과를 세계 의료 AI 학회(CHIL) 2025에서 발표했다. 업계는 이번 공개가 글로벌 AI 기반 의료기기 시장 진입 경쟁에서 주요 분기점으로 작용할 것으로 본다.

메디컬에이아이는 지난달 25일부터 27일까지 미국 캘리포니아에서 개최된 'Conference on Health, Inference, and Learning(CHIL) 2025'에서 심전도 분석 및 생체신호 AI 분야 연구 2건을 공식 발표했다. 첫 연구는 딥러닝 기반 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 모델을 활용해 심전도 파형(P파, QRS 복합체, T파 등) 구분의 정확도를 높였다. 해당 연구는 실제 임상 환경에서 요구되는 실시간 처리 성능과 의료기기 적용 가능성을 모두 입증해 심전도 분석 AI의 신뢰도 제고에 크게 기여할 것으로 평가받았다.

두 번째 연구는 실제 의료환경에서 획득한 생체신호를 AI 모델이 테스트 시점마다 환자 특성에 맞춰 적응하는 ‘Test-Time Calibration’ 프레임워크를 소개했다. 기존 AI 의료기기는 학습 데이터에 한정돼 일반화·개인화 성과에 한계가 있었으나, 이번 기술은 심전도 뿐만 아니라 광용적맥파(PPG) 등 다양한 생체신호에 적용돼 장치 및 환자 환경 변화에 유연하게 대처했다는 점이 차별점이다.

메디컬에이아이 조용연 상무는 “AI 기반 생체신호 분석이 임상 현장에서 신뢰받으려면 정밀한 신호 해석과 개별 환자 최적화가 핵심”이라며 “양 축 모두에서 의미있는 진전을 이루었다”고 밝혔다. 권준명 대표이사는 “CHIL 2025에서의 높은 관심은 메디컬에이아이가 심전도 분석 AI 시장을 선도하고 있음을 보여준다”며 “실제 제품화로 의료진과 환자가 만족하는 솔루션을 공급할 것”이라고 덧붙였다.

특히 이번 기술들은 기존 신호 분류 방식 대비 더 높은 정확도를 달성하고, 다중 생체신호 동시 해석과 사용자 맞춤형 진단이 가능한 점에서 국제 의료 AI 업계의 이목을 끌었다. 심전도 기반 의료기기 글로벌 경쟁이 격화되고 있는 가운데, 미국·유럽 연구진이 실제 임상 데이터 기반 효용 및 안전성 논의를 주도하는 점도 참고할 만하다.

업계는 의료AI 제품의 FDA 등 국제 인증, 데이터 보안, 개인정보 보호 규정 등 상용화 진입 장벽도 포인트로 주목하고 있다. 메디컬에이아이는 이번 성과를 포함해 학계·산업계와의 협업을 통해 의료AI의 임상 도입을 가속화할 계획이다.

산업계는 딥러닝 및 맞춤형 적응 기술이 실제 병원에 성공적으로 적용될지에 시선을 모으고 있다. 기술과 윤리, 산업과 제도 간 균형이 의료AI 시장의 성장을 결정하는 주요 조건으로 부상하고 있다.