메디컬에이아이, CHIL 2025에서 심전도 분석 AI 연구성과 발표

권준명 대표 “생체신호 AI 기술 세계적으로 선도 확인”

메디컬에이아이(대표이사 권준명)는 지난달 25일부터 27일까지 미국 캘리포니아에서 열린 세계적 권위의 의료 AI 학회 ‘CHIL(Conference on Health, Inference, and Learning) 2025’에 참석해 심전도 분석 AI의 성능 및 사용성을 획기적으로 높일 수 있는 연구결과 2편을 발표했다.

CHIL 학회는 미국 카네기멜론대, 스탠퍼드대, 매사추세츠공대(MIT), 하버드대 등 세계 유수의 연구기관이 주도하는 학술행사로, 실제 환자 데이터를 바탕으로 AI 기술의 임상적 효용성과 안전성을 논의한다. 매년 높은 경쟁률로 의료 AI 분야의 최신 연구결과가 발표되며, 각국의 유망한 의료 AI 기술이 소개되는 장으로 자리매김했다.

메디컬에이아이가 발표한 첫 번째 연구 ‘딥러닝 기반 의미론적 분할 모델을 이용한 심전도 파형 구분(Benchmarking ECG Delineation using Deep Neural Network-based Semantic Segmentation Models)’은 심전도 파형을 P파, QRS 복합체, T파 등으로 구분하는 과업에 딥러닝 기반 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 모델을 접목했다.

특히 의료현장에서의 적용 가능성과 실시간 처리 가능성을 동시에 고려해 설계했다는 점에서 주목받았다. 해당 기술은 병원 등에서 사용하는 심전도 분석 AI 의료기기 제품의 정확도와 신뢰도를 높일 것으로 기대한다.

두 번째 연구 ‘실제 의료환경에서 측정한 생체신호에 대한 개인 맞춤형 적응을 위한 프레임워크(Test-Time Calibration: A Framework for Personalized Test-Time Adaptation in Real-World Biosignals)’는 실제 의료환경에서 사용하는 시점에 AI 모델을 환자 개개인의 특성에 적응하는 개인화 기술을 제안했다.

해당 기술은 심전도뿐만 아니라 광용적맥파(PPG)에도 적용돼, 다중 생체신호 기반의 일반화 및 개인화 성능을 동시에 확보했다.

조용연 메디컬에이아이 상무(그룹장)는 “AI 기반 생체신호 분석이 실제 의료환경에서 신뢰받기 위해서는 정밀한 신호 해석과 개별 환자에 대한 적응 능력이 핵심”이라며, “이번 연구는 그 두 축을 모두 강화한 결과로, 향후 의료 AI 솔루션 및 디지털헬스 서비스에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 전했다.

권준명 메디컬에이아이 대표이사는 “이번 CHIL 2025에서 전세계 연구자들이 보여준 관심은 메디컬에이아이가 생체신호 분석 AI 기술을 세계적으로 선도하고 있음을 보여주는 것”이라며, “치열한 연구의 성과물을 실제 제품에도 반영하여 의료진, 환자 등이 만족하는 제품을 만들어 나가겠다”고 말했다.

이번 발표를 통해 메디컬에이아이는 생체신호 기반 AI 기술의 고도화는 물론, 실제 임상 적용 가능성까지 고려한 실용적인 연구 역량을 입증했다. 향후에도 학계 및 산업계와의 협력을 통해 AI의 의료 현장 도입을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.