피지오넷은 미국 메사추세츠공과대(MIT)와 하버드 의학대학에서 운영하는 오픈소스 의료 정보 제공 기관으로 휴이노와 서울대학교 윤성로 교수팀(전기정보공학부)은 6일 피지오넷(PhysioNet)이 주관하는 글로벌 인공지능 대회에서 1위 성적을 거두었다고 밝혔다.
2021년 발표된 주제는 심전도(ECG, Electrocardiogram)데이터를 활용해 부정맥 종류를 진단하는 대회였다. 휴이노는 2017년부터 해당 분야에 대한 많은 연구개발과 R&D 투자를 한 이어온 결과 금번 대회에서 뛰어난 성과를 거두었고, 심전도 판독 분야에 새로운 기술을 제공할 예정이다.
이에 연구 결과를 휴이노-서울대 연구팀의 논문은 심전도(ECG, Electrocardiogram) 분야에서 가장 권위있는 학회인 CINC (Computing in Cardiology) 저널에 게재될 예정이다.
이번 대회는 다양한 채널의 심전도 신호(5개 부문, 12-Lead, 6-Lead, 4-Lead, 3-Lead, 2-Lead)를 인공지능 기술을 활용해 심장질환과 부정맥 신호를 분석해 낼 수 있는지를 알아보는 방식으로 진행됐다.
휴이노-서울대 연구팀은 12채널의 심전도 신호로 부정맥을 진단하는 12-Lead 종목에서 2위, 6채널의 심전도 신호로 진단하는 6-Lead 종목에서 1위, 4-Lead 종목에서 1위, 3-Lead 종목에서 2위, 2-Lead 종목에서 2위를 기록했다.
휴이노는 손목형 웨어러블 심전도 측정기기인 패치형 심전도 측정기기 ‘메모패치(MEMO Patch)’를 활용해 부정맥 질환을 원격 모니터링할 수 있는 헬스케어 솔루션을 개발하는 기업이다.
휴이노 길영준 대표는 “부정맥 환자들이 일반적으로 하는 심전도 검사에서 심전도 판독이 가장 중요한 부분 현재 홀터(Holter) 심전도 검사를 24시간 하게 될 경우 A4용지 기준으로 2,880장 정도의 출력물이 생산되는 불편함을 갖고 있다”고 말했다.
이에 “심전도 판독을 기존 알고리즘을 활용한다면 의료진들이 직접 1~2시간 정도의 분석을 하고 있고 부정맥 증상이 많은 환자의 경우 최대 7시간 정도의 분석시간을 사용해 진단을 확정하고 있는 실정이다. 금번 대회를 통해서 검증받은 휴이노의 인공지능 기술이 향후 의료진들의 진단 기술을 보조해 더 생산성 있는 진단 보조 의료기술로 자리매김할 것”이라고 말했다.
한편, 휴이노는 현재 바이오스타트업 혁신 플랫폼 서울바이오허브에 입주해 있다.
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