Repeat variation and definition dependence of ECG/VCG markers: an exploratory audit of one implementation (LoopLens 10.1)

인간의 심장은 지문만큼이나 독특한 리듬으로 고동치지만, 그 리듬은 전기로 쓰인 언어로 말을 건넵니다. 의사들이 환자의 가슴에 끈적한 패드를 붙일 때, 그들은 이 전기적 이야기를 종이 띠나 디지털 화면 위에 포착하여 심전도라고 알려진 추적 기록을 만들어냅니다. 1세기 넘게 이 도구는 심장 건강을 확인하는 표준이었으며, 의사들이 파형의 모양과 타이밍을 보고 이상 징칭을 발견할 수 있게 해주었습니다. 그러나 심장이 들려주는 이야기가 기계가 기록하는 이야기와 항상 일치하는 것은 아닙니다. 컴퓨터가 내뱉는 숫자는 소프트웨어가 어떻게 구축되었는지, 생신호(raw signals)를 번역하기 위해 어떤 수학적 공식을 사용하는지, 그리고 인간이나 기계가 정확히 어디를 파형의 시작과 끝으로 결정하느냐에 따라 크게 달라집니다. 만약 두 개의 서로 다른 컴퓨터 프로그램이 동일한 심장 박동을 본다면, 그들은 맥박의 지속 시간을 다르게 측정하거나 전기적 힘의 방향을 나타내는 각도를 서로 다르게 계산할 수 있습니다. 이는 문제를 야기합니다. 즉, 숫자가 환자의 실제 건강 상태가 아니라 사용된 도구에 따라 변한다면, 수치의 변화가 환자가 호전되고 있다는 뜻인지, 악화되고 있다는 뜻인지, 아니면 단순히 컴퓨터가 마음을 바꾼 것인지 알기 어려워지기 때문입니다.

린츠 요하네스 케플러 대학교의 한 연구자는 이러한 측정치들이 생성되는 특정 소프트웨어와 규칙에 얼마나 의존하는지를 조사하기 위해 나섰습니다. 이 연구는 심장 파형의 시작점과 끝점을 자동으로 찾고 그로부터 다양한 측정치를 계산하도록 설계된 LoopLens 10.1이라는 특정 소프트웨어에 초점을 맞췄습니다. 연구자는 소프트웨어가 질병을 진단하거나 심장마비를 예측할 수 있는지를 묻지 않았습니다. 대신 질문은 더 단순하고 근본적이었습니다. 만약 동일한 심장 기록을 소프트웨어로 두 번 실행하거나, 신호를 번역하는 데 사용하는 수학적 지도(mathematical map)를 변경한다면, 숫자는 얼마나 변하는가 하는 것이었습니다. 답을 찾기 위해 연구자는 수만 명의 환자를 포함하는 공개 데이터베이스에서 방대한 양의 심장 기록을 수집했습니다. 연구자는 동일한 인물로부터 몇 시간 간격으로 촬영된 기록 쌍을 살펴보며 숫자가 자연적으로 얼마나 변동하는지 확인했습니다. 또한, 표준 12유도(12-lead) 기록으로부터 심장의 3차원 전기적 형태를 재구성하는 데 사용되는 수학적 공식을 교체했을 때 어떤 일이 일어나는지도 테스트했습니다. 마지막으로, 소프트웨어가 표시한 파형의 시작 지점과 전문가가 표시한 지점을 비교했습니다.

결과는 소프트웨드가 생성하는 숫자들이 기대만큼 안정적이지 않다는 것을 보여주었습니다. 불과 몇 시간 간격으로 촬영된 수천 쌍의 기록을 살펴보았을 때, 측정치는 상당한 차이를 보였습니다. 주요 전기 펄스인 QRS 복합파(QRS complex)의 지속 시간을 볼 때, 동일한 심장에 대한 두 측정치 사이의 차이는 최대 27밀리초(ms)에 달했습니다. 심장이 재충전되는 데 걸리는 시간인 QT 간격(QT interval)의 경우, 그 변동은 훨씬 더 커서 거의 62밀리초에 육박했습니다. 단 몇 밀리초의 변화만으로도 중대한 결정을 내려야 하는 심장 측정의 세계에서 이러한 변동은 상당한 수준입니다. 연구는 많은 측정치에 있어 소프트웨어가 실제적인 변화와 측정 과정의 자연스러운 노이즈를 신뢰성 있게 구별하지 못한다는 것을 발견했습니다. 높은 일관성을 보이는 측정치는 극소수였던 반면, 대다수는 보통 또는 낮은 일치도를 보였습니다. 이는 의사가 두 번의 방문 사이에 수치의 변화를 목격했을 때, 그것이 실제 건강 문제의 징후일 수도 있지만, 단순히 소프트웨어가 매번 심장을 약간 다르게 측정한 결과일 수도 있음을 의미합니다.

또한 이 조사는 심장의 3차원 형태를 재구성하는 데 사용되는 수학적 지도의 선택이 결과에 지대한 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 소프트웨어는 평면적인 12유도 기록을 3차원 뷰로 번hen역하기 위해 서로 다른 규칙 세트를 사용할 수 있습니다. 연구자가 한 규칙 세트를 다른 것으로 교체했을 때, 60% 이상의 측정치가 사용된 특정 규칙에 의존적이라고 간주될 만큼 충분히 변했습니다. 사실, 규칙이 바뀌었을 때 완벽하게 안정적인 상태를 유지한 측정치는 단 하나도 없었습니다. 이는 의사가 보는 숫자가 단순히 심장의 속성이 아니라, 심장과 소프트웨어가 내린 특정 수학적 선택이 결합된 속성임을 시사합니다. 소프트웨어가 파형의 시작을 결정하는 지점을 아주 미세하게 조정하는 것만으로도 결과가 바뀔 수 있습니다. 연구자가 심장이 수축하도록 유도하는 전기 신호를 나타내는 P-파(P-wave)의 시작을 찾는 능력을 테스트했을 때, 한 가지 규칙 세트를 사용한 인간 전문가와 비교한 오차는 14밀리초였습니다. 참조점이 다른 기준으로 바뀌자 오차는 단 1밀리초로 줄어들었습니다. 이는 경계의 정의가 측정 자체만큼 중요하다는 것을 입증합니다.

연구는 또한 이러한 측정치들이 다른 데이터셋에서도 어떻게 유지되는지 살펴보고 소프트웨어를 다른 도구들과 비교했습니다. 최대 하루 간격으로 촬영된 기록에서의 변동은 첫 번째 데이터 세트에서 관찰된 것과 비슷하거나 약간 더 나은 수준이었으나, 조건이 동일하지 않았기 때문에 연구자는 소프트웨어가 다른 도구보다 더 나은지 혹은 더 못한지를 단정적으로 말할 수 없었습니다. 환자들이 심장 타이밍에 영향을 주는 것으로 알려진 약물을 복용하는 임상 시험 데이터에 소프트웨어를 적용했을 때, 소프트웨어는 심장의 재충전 시간을 길어지게 할 것으로 예상되는 세 가지 약물 모두에 대해 변화의 방향을 정확히 식별했습니다. 그러나 소프트웨어가 측정한 변화의 크기는 해당 임상 시험의 원래 주석 작성자들이 측정한 크기와 항상 일치하지는 않았습니다. 어떤 경우에는 소프트웨어와 인간 주석 작성자가 효과의 규모에 대해 의견이 엇갈렸으며, 한 사례에서는 소프트웨어가 인간 주석 작성자들이 발견하지 못한 펄스의 폭 변화를 감지하기도 했습니다. 이는 소프트웨어가 무언가가 일어나고 있다는 점은 포착할 수 있지만, 그것이 생성하는 정확한 숫자는 소프트웨어가 어떻게 구축되었고 데이터를 어떻게 바라보도록 설정되었는지에 달려 있다는 것을 나타냅니다.

궁극적으로, 이 연구는 자동화된 심장 분석 도구가 생성하는 숫자가 절대적인 진리가 아니라, 소프트웨어의 내부 규칙에 크게 의존하는 해석임을 결론짓습니다. 몇 시간 간격의 측정치 사이에서 나타나는 변동, 수학적 지도에 대한 민감도, 그리고 경계가 정의되는 방식에 대한 의존성은 모두 단일한 숫자를 독립적으로 취급할 수 없음을 의미합니다. 이 연구는 이러한 도구들이 쓸모없다고 주장하는 것이 아니라, 그 신뢰성에 한계가 있음을 보여주는 것입니다. 의사가 측정치를 신뢰하기 위해서는 그 값이 특정 소프트웨어 버전과 숫자를 생성하는 데 사용된 특정 규칙에 묶여 있다는 점을 이해해야 합니다. 이 연구 결과는 이러한 측정치들이 환자의 건강에 관한 결정을 내리는 데 사용되기 전에, 변동의 원인을 이해하고 이를 실제 심장 상태와 분리해야 한다는 점을 시사합니다. 이 작업은 디지털 시대에 우리가 인체를 측정하기 위해 사용하는 도구들이 인체 그 자체만큼이나 이야기의 중요한 부분이라는 점을 상기시켜 줍니다.