학회 발표로 확립된 연구의 실재와 결론

대한심장학회 학회 프로그램과 초록에 따르면 인하대병원 연구진은 당뇨병 진단 후 심방세동이 없던 환자 약 1만3000명을 대상으로 AI-ECG 기반 위험 예측 모델을 적용했습니다. 연구진은 고위험군에서 심방세동 발생률이 크게 높았고, 보정 분석 후에도 독립적인 예측 인자로 유지됐다고 발표했습니다. 연구는 동료심사 출판 전 단계로, 결과는 아직 저널 논문으로 확정되지 않았습니다.

제목의 '8배'와 초록 수치 사이의 간극

출처: 조사 출처

언론 보도는 고위험군 발생률을 '8배'로 전했지만, 초록에는 위험 비율 약 14.9배와 HR 14.53이 적혀 있습니다. 학회 발표 슬라이드가 비공개인 상황에서 두 수치 중 어느 쪽이 최종인지는 확정할 수 없습니다. 연구 대상 인원도 보도의 1만3660명과 초록의 1만3066명으로 서로 어긋나 있어 발표 자료와 초록 중 최종본을 확인하는 작업이 필요합니다.

일본 연구가 보여주는 다른 결과

Matsuo 등이 JACC: Advances에 발표한 일본 2기관 665명 연구에 따르면 상용 AI-ECG 장비의 단독 성능은 AUC 0.64~0.69로 낮았습니다. 연구진은 SHAP 분석에서 CHA₂DS₂-VASc 점수가 가장 크게 기여했다고 밝혔고, AI-ECG는 기존 위험계층화를 대체하지 못하고 보완 역할만 가능하다고 지적했습니다. 다만 이 연구는 심방세동 유병 여부를 판별하는 단면연구로, 발생을 예측한 인하대 연구와 디자인이 달라 직접적인 모순은 아닙니다.

초록 저자의 이해관계 표기

초록 공저자 1인이 AI 알고리즘 제공사인 딥카디오㈜ 소속입니다. 회사 기술 페이지는 해당 알고리즘을 자사 제품으로 소개하고 있습니다. 언론 보도에는 이 산학·알고리즘 제공 관계가 언급되지 않았으며, 사실 오류는 아니지만 독자가 결과를 읽는 맥락에서 빠진 부분입니다.

이번 발표는 AI-ECG가 당뇨병 환자의 심방세동 발생을 예측할 수 있다는 가능성을 보여주지만, 핵심 수치의 확정과 독립적인 재현 연구가 남아 있습니다. 발표와 초록의 수치 불일치가 해소되고 동료심사를 거친 논문이 나오기 전까지는 결과의 크기를 확정적으로 말하기 어려운 상태이며, 이번 기사는 부분 사실입니다.