Google Research가 일반 스마트워치에 든 센서 두 가지만으로 고혈압 징후를 가려내는 멀티모달 AI 시스템 AI-PPG-ACC-HTN을 11월 5일(현지시간) 블로그와 Nature 논문으로 발표했다. 팔뚝 커프로 따로 보정할 필요가 없다.
Google은 이 연구가 초기 타당성 연구이고, 글에 설명한 방법은 탐색적 단계라고 밝혔다. 현재나 향후 상용 제품 기능을 가리키는 것이 아니며, 일반 팔뚝 커프를 대체하거나 단독 진단을 내리는 용도도 아니라고 했다. 이번 연구 결과는 Google Health 앱 Health Guardian의 혈압 추세 기능을 개발하는 데 참고가 됐다.
기존 커프리스 기기의 한계
고혈압은 전 세계 10억 명 넘게 앓지만 성인 환자의 절반 이상이 자신의 병을 모른다고 Google은 설명했다. 증상이 뚜렷하지 않아 우연한 검진에서 발견되는 경우가 많고, 18~44세 젊은 층에서 이런 공백이 특히 크다.
커프 없이 재는 웨어러블 기기가 나왔지만, 기존 상용 제품은 대개 팔뚝 커프로 정기 보정을 해야 한다. 그래서 기준 측정값에서 얼마나 달라졌는지만 추적할 뿐, 고혈압 상태인지 절대적으로 판별하기는 어렵다.
작동 방식
이 시스템은 특정 시점의 수축기·이완기 혈압 수치를 추정하지 않는다. 일시적인 환경 잡음에 크게 흔들리기 때문이다. 대신 여러 날에 걸친 생리 신호를 모아 개인의 지속적인 고혈압 상태를 판단한다.
쓰는 센서는 두 가지다. 광학식 PPG(광혈류측정) 센서는 손목에서 반사된 빛으로 혈액량 변화와 맥파 윤곽을 잰다. 가속도 센서는 움직임 없는 구간을 찾고, 심장이 대동맥으로 혈액을 내보낼 때 손목에 생기는 미세한 진동인 심탄도(BCG)를 포착한다.
학습은 두 단계다. 먼저 참가자 2,109명에게서 모은 센서 데이터 49만 2,347시간을 라벨 없이 사전 학습했다. 1차원 합성곱 신경망이 대조 학습으로 같은 사람의 겹치는 15초 PPG·가속도 파형을 잠재 공간에서 가깝게 놓도록 배웠고, 사람이 특징을 설계하거나 의료 라벨을 붙일 필요가 없었다.
두 번째 단계에서는 15초 단위 임베딩을 여러 날에 걸쳐 평균 내 움직임이나 온도 변화 같은 일시적 잡음을 씻어 낸다. 이렇게 얻은 개인별 임베딩에 키를 더해 정규화 로지스틱 회귀 분류기에 넣고, 연속적인 고혈압 확률 점수를 계산한다. Google은 키가 동맥 경로 길이를 대신하는 믿을 만한 지표라고 설명했다.
임상 검증 결과
검증은 미국 5개 기관에서 알려진 심혈관 질환이 없고 혈압약을 복용하지 않는 참가자 196명을 대상으로 한 전향적 다기관 임상 연구로 진행했다. 기준은 고혈압 진단의 임상 표준인 24시간 활동 혈압 측정(ABPM)이며, 초기 선별과 확진 검사 두 상황을 따로 평가했다.
| 시나리오와 방법 | 민감도 | 특이도 | 양성 예측도 |
|---|---|---|---|
| 초기 선별: 스마트워치 | 65.8% | 90.0% | 80.6% |
| 초기 선별: 진료실 혈압 | 55.3% | - | 77.8% |
| 확진 검사: 스마트워치 | 78.4% | 90.9% | 96.7% |
| 확진 검사: 진료실 재측정 | 67.6% | 63.6% | 86.2% |
| 확진 검사: 여러 날 가정 측정 | 89.2% | 81.8% | 94.3% |
확진 검사 평가는 초기 진료실 혈압이 높게 나온 참가자 48명을 대상으로 했다. 현행 지침은 진료실에서 양성이 나온 사람에게 병원 밖 추적 측정을 권고하는데, 스마트워치가 이 단계를 대신할 수 있는지 본 것이다. Google은 스마트워치가 민감도 78.4%, 특이도 90.9%, 양성 예측도 96.7%를 기록해, 기존 임상 체계의 커프 기반 기기와 비슷한 정확도로 고혈압을 감지한다고 밝혔다. 여러 날 가정 측정은 민감도가 89.2%로 스마트워치보다 높았지만, 특이도 81.8%와 양성 예측도 94.3%는 스마트워치의 90.9%, 96.7%보다 낮았다.
모델이 본 신호
연구진은 모델이 무엇에 주목하는지 알아보려고 예측 확률이 가장 높은 사용자와 가장 낮은 사용자의 평균 맥파를 비교했다. 고혈압 위험이 높게 나온 쪽은 맥파 폭이 약간 좁았고, 이는 혈액량 변화가 작다는 뜻이며 혈관이 뻣뻣해 덜 늘어난다는 신호일 수 있다고 했다. 수축기 상승이 더 느렸고, 앞으로 나아가는 맥파와 되돌아온 반사파를 비교하는 d/a 비율도 낮았다.
가속도 센서가 잡은 심탄도에서는 예측 고혈압 확률이 높은 사용자일수록 K파가 더 깊고 IJK 복합파가 더 넓게 나타났다.
Google은 스마트워치 선별이 확대하기 쉬운 수동적 기회 선별 도구가 될 가능성이 있다고 봤다. 위험이 있는 사람에게 병원 정밀 평가를 받도록 권하는 방식이다. 연구는 Google Research, Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School이 공동으로 진행했다.
출처
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- Detecting signs of hypertension using wearable sensors research.google