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<앵커> 빈혈인지 아닌지는 피를 뽑아야만 확인할 수 있는데 국내 연구팀이 심장의 상태를 보는 심전도를 인공지능에 학습시켜서 빈혈을 예측하는 데 성공했습니다. 조동찬 의학전문기자입니다. <기자> 송 씨는 최근 건강검진에서 빈혈 진단을 받았습니다. [송다빈/경증 빈혈 진단 : 갑자기 일어날 때라거나 조금 핑핑 도는 느낌이 있었어요.] 빈혈인지 알아보려면 혈액 속 헤모글로빈의 양을 측정해야 하기 때문에 피를 뽑아야 했습니다. 국내 연구팀이 피를 뽑지 않고도 빈혈을 예측하는 데 성공했습니다. [전기현/심장내과 전문의 (논문 저자) : 빈혈이라는 게 심해지고 장기간 계속되면 심부전, 확장성 심부전이 되는 중요한 원인 인자 중 하나입니다.] 빈혈을 오래 앓으면 산소를 몸 구석구석 공급하는데 지장이 생기고 그만큼 심장의 부담이 늘어납니다. 심장 상태가 변하면 분명히 심전도에서도 어떤 변화가 나타날 텐데 너무 작아서 사람의 눈으로는 감별할 수 없었습니다. 연구팀은 빈혈이 없는 일반인 4만 명 빈혈 환자 1천 700여 명의 심전도 기록을 인공지능에 학습시켰고 대략 90%의 정확도로 빈혈을 예측하는 알고리즘을 찾아냈습니다. 응급실 환자의 심전도를 이 알고리즘에 넣어 봤습니다. [권준명/응급의학과 전문의 (논문 저자) : 지금 분석을 하고 있는 중인데요. 빈혈일 가능성이 크다, 87%로 (나왔습니다.)] 실제로 피검사를 해봤더니 [권준명/응급의학과 전문의 (논문 저자) : (혈액검사에서) 빈혈 수치가 7(빈혈)이었습니다.] 연구팀은 여러 생활용품에 확대 적용할 수 있다고 말합니다. [권준명/응급의학과 전문의 (논문 저자) : 일상생활에 사용할 수 있는 안마 의자가 있고, 자동 핸들이라든가 심전도는 피부에 두 지점만 접촉하면 측정이 가능합니다.] 이에 대해 심장학회 관계자는 당장 빈혈 진단용으로 사용하기는 어렵지만, 인공지능으로 심전도의 진단 범위를 넓힐 수 있는 것을 확인한 게 의미 있다고 평가했습니다. (영상취재 : 박현철, 영상편집 : 박기덕

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