[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 웨어러블 AI 진단 모니터링 기업 씨어스테크놀로지(씨어스)는 자사가 개발한 부정맥 탐지 인공지능(AI) 모델 'LGTNet(Local-Global Temporal Fusion Network)'이 국제 저명 학술지 IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems(IEEE TSMC-Systems)에 게재됐다고 17일 밝혔다.
IEEE TSMC-Systems는 미국전기전자학회(IEEE)가 발행하는 SCI(E)급 국제 학술지로 2025년 기준 인용지수(Impact Factor) 8.7을 기록한 AI 모델링 분야의 대표 저널이다. 이번 연구 성과는 씨어스의 부정맥 진단 서비스 '모비케어(mobiCARE™)'와 입원환자 실시간 모니터링 시스템 '씽크(thynC)'의 AI 분석 역량 고도화에 적용됐다.
이번 AI 모델 적용으로 제품 성능은 물론 임상 현장에서의 신뢰도까지 향상시켜, 미국을 포함한 해외 의료 AI 시장 진출을 본격화해 글로벌 확산에 속도를 낼 방침이다. 이번 연구는 부정맥 탐지 정확도 향상을 위해 심전도(ECG) 신호의 미세한 특징(로컬 정보)과 전체적인 리듬 흐름(글로벌 정보)을 통합 분석하는 '딥러닝 기반 신경망 구조(LGTNet)'를 제시한 것이 핵심이다.
특히 시계열 데이터 분석에 특화된 Temporal Attention 메커니즘을 적용해, 심전도의 중요한 순간을 AI가 스스로 선별·집중 분석하도록 설계했고 이를 통해 기존 AI가 놓치기 쉬웠던 간헐적·미세한 부정맥 신호도 정밀하게 포착할 수 있어, 실시간 감시에 최적화된 성능을 확보했다.
씨어스 이영신 대표는 "이번 논문은 단순한 AI 성능 개선을 넘어, 실제 임상에서 활용 가능한 차세대 신경망 구조를 제시했다는 점에서 의미가 크다"며 "IEEE 등 국제적 기관이 주목한 최신 기술을 바탕으로 미국을 비롯한 글로벌 시장 진출을 가속화하고, 진단·모니터링·예측을 아우르는 차세대 의료 AI 기술 개발에 앞장설 것"이라고 밝혔다.
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