연구요약

Pulse photoplethysmography(PPG)를 가능하게 하는 센서는 최근 판매되는 customer-based wearable device의 핵심 기술서 보편적으로 사용되고 있다. PPG 기술은 심박수를 모니터링 하는 대부분의 웨어러블 장비에 내장되어 있으며 PPG 신호 또는 맥박 파형을 분석하는 소프트웨어는 심방세동의 특징이 맥박 불규칙성을 정확하게 식별할 수 있는 것으로 보고되고 있다(1). 이러한 웨어러블 장비는 사용 전 임상의와의 만남이 필요하지 않으며 거의 지속적으로 장기간 착용할 수 있어 심방세동의 조기 진단의 가능성을 높이며 심방세동으로 인한 사망과 이환을 감소시킬 것으로 기대되고 있다. 이전 웨어러블 장비를 이용한 대규모 연구로는 대표적으로 Apple Heart Study와 Huawei Heart Study가 있다. Apple Heart Study는 미국에서 419,297명의 참가자를 대상으로 Apple iOS smartwatch의 PPG 기반 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 84%의 양성예측도(predictive positive value, PPV)를 보였고, Huawei Heart Study는 중국에서 246,541명의 Android OS smartphone 사용 참가자를 등록하여 87%의 PPV를 확인하였다(2-3). 본 연구는 Apple iOS 또는 Android OS 기반의 Fitbit fitness trackers 또는 smartwatch를 사용할 수 있는 22세 이상의 미국인을 대상으로 시행하여 455,699명의 참가자를 모집하였다 (median 47 [35-58] years, 12% aged ≥ 65 years, 71% female, 23% non-White). 기존 알고리즘과의 차이는 비활성 상태에서 5분간의 pulse tachogram을 검사하고, 이와 동시에 11개의 연속적인 tachogram이 불규칙할 때 감지를 트리거하는 새로운 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 분석했다는 것이며 이러한 분석은 중앙서버를 통해 이루어졌다. IHRD(irregular heart rhythm detection)이 확인된 참가자들은 1주일간의 ECG patch 모니터를 시행하였으며 이 기간 중 IHRD이 확인됨과 동시에 심전도상 심방세동이 30초 이상 확인된 비율을 분석하여 PPV를 얻었다. IHRD는 전체 연령대로는 4,728명(1%), 65세 이상에서는 2,070명(4%)에서 발생했다. ECG patch 모니터 시행에 협조한 참여자는 1,057명이었고, 이 중 340명(32.2%)에서 심방세동이 확인되었다. ECG 모니터 기간 중 IHRD가 발생한 사람은 225명이었고, 이 중 221명에서 동시간대 ECG path 모니터에서 심방세동이 확인되었다. Fitbit software 알고리즘에 의한 IHRD의 PPV는 98.2% (95% confidence interval [CI]: 95.5-99.5)였으며, 이 중 65세 이상 참가자들만 분석하였을 때는 97% (95% CI: 91.4-99.4)로 확인되었다.

임상적 의의

본 연구 결과, 새로운 Fitbit software 알고리즘을 탑재한 웨어러블 장비는 심방세동을 감지하는데 매우 높은 예측 가치를 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이 분석은 대략 50만명의 웨어러블 장비 사용자가 참여한 대규모 연구로 그 결과의 신뢰도가 높으며 향후 심방세동 진단에 웨어러블 장비의 유용성을 입증할 수 있는 주요한 근거가 될 수 있겠다.

Figure 1. IHRD PPV for concurrent AF on ECG patch

참고문헌

1) Pereira T, Tran N, Gadhoumi K, et al. Photoplethysmography based atrial fibrillation detection: a review. NPJ Digit Med 2020;3:3.
2) Perez MV, Mahaffey KW, Hedlin H, et al. Large-scale assessment of a smartwatch to identify atrial fibrillation. N Engl J Med 2019;381:1909–17.
3) Guo Y, Wang H, Zhang H, et al. Mobile Photoplethysmographic technology to detect atrial fibrillation. J Am Coll Cardiol 2019;74:2365–75.