ECG 의사색상 적용하자 AI 심장 위험 탐지 성능 향상

연구진은 한 번의 심장 박동을 담은 ECG 이미지로 동일한 잔차 신경망 두 개를 학습시켰다. 한 신경망에는 임상 위험 평가 도구인 QT 노모그램에서 선택한 색으로 QT 간격 아래 영역을 채우는 의사색상 인코딩을 적용했다. 색상만 적용한 모델은 UK 바이오뱅크의 두 차례 방문 자료에서 각각 0.903과 0.914의 AUC를 기록한 반면, 흑백 모델은 약 0.72에 머물렀다. 8가지 설명 기법을 적용한 결과, 색상을 입힌 입력에서는 위험한 QT 영역을 더 명확하고 일관되게 찾아냈다.