NEJM에 올라온 한 편의 논문과 그 editorial입니다.
- 논문 : Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation (링크)
- Editorial : Watched by Apple (링크)
논문을 읽기 전에
심방 세동(atrial fibrillatioin, a-fib)은 심장의 심방이 파르르 떨리는 병입니다. 심장은 기본적으로 규칙적으로 뛰어야 하나 심장 전기 신호 이상으로 인해 심장 근육이 파르르 떨게 되는 병이지요. 이 자체로는 치명적이거나, 아프거나, 위중한 병이 아닙니다. A-fib의 임상적 의미는 의외로 뇌에 있습니다. 심방이 떨게 되면, 심장 내에서 난류가 생기게 되고, 이것이 혈전을 생성하여 이 혈전이 뇌로 날아가 뇌졸중(stroke)을 일으킨다는것은 잘 알려진 의학적 상식입니다. 따라서 심방 세동이 있는 환자들은 CHA2DS2-VASc score이라는 점수 체계를 통해 이 점수가 2점 이상이면 항응고제인 와파린(warfarin)을 섭취하도록 권고받고 있습니다. 1과 2 논문은 이에 관한 것입니다.
본문
1은 Apple이 낸, 며칠 전에 퍼블리시 된 논문으로서 생각보다 apple watch가 a-fib을 잘 예측한다는 결론을 도출하고 있습니다. 이 논문만 갖고는 별로 할 이야기가 없어 보이는데요, Editorial이 읽어볼 만합니다. Edtorial에서는 “The main message from the Apple Heart Study lies not in the technology tested, which is rapidly evolving and changing.”이라고 말하며 그 방법론에 의미가 있다고 말하고 있습니다. 1은 앱을 통해서 연구가 진행이 되었는데요, 앱을 다운받고 A-fib이 있으면 알람을 알려주고 기록하는 그런 방법론을 채택했습니다. 그런데 문제는 1의 참가자들의 50% 이상이 40세 이하(A-fib이 잘 일어나지 않는 군)이었고 99.8%가 아무런 notification을 받지 못한 subjects였다고 합니다. 그리고 notification을 받은 환자들 중 21%만이 further evaluation을 받았으므로 실제 true prevalence of a-fib을 추정하기는 힘들다는 것이지요. 즉, drop out 되는 피험자의 수는 매우 높고, full follow-through되는 환자들의 수는 매우 적다는 것이 이런 값싸고 쉬운 자연상태에서 자료를 수집한 연구의 문제점이라는 것입니다. Prospective하게 진행한 one-group study기 때문에 피험자 선택에 있어서 생기는 bias는 두말할 것도 없죠. 이러한 한계점 뿐 아니라 2에서는 연구 1의 잠재적 가능성 또한 제시하고 있습니다. 현재까지 인류가 알아낸 것은 a-fib이 있는 환자들은 stroke의 위험성이 올라간다는 것 뿐이었는데, 이러한 연구는 a-fib과 stroke사이에 우리가 알지 못하는 연관성을 밝혀줄수도 있다는 것이지요. 이게 무슨 말이냐면, 잠깐 a-fib이 있다가 사라지는 환자들을 장기간 모니터링 했을 때 stroke가 얼마나 위험성이 증가하는지와 같은 것이지요. 이미 이와 관련해서 잠깐의 a-fib은 stroke의 위험성을 증가시키지 않는다 는 논문이 있긴 하지만 (링크) 이 연구는 pacemaker(심박조율기)나 ICD(삽입형 제세동기)를 삽입한 환자에게서 그 연관성을 밝힌 연구고, 고로 기저 질환이 있는 환자들에 대해 진행한 연구이기 때문에 정확한 상관관계 혹은 인과관계를 도출할 수 없다는 문제점을 가지고 있었죠. 따라서 이러한 new technology가 우리가 몰랐던 질병들 사이의 상관/인과관게를 밝혀줄 수도 있지 않을까 하는 insight를 제시하고 있습니다. 글을 맺으면서, 2는 개인정보 보호에 대한 경각심도 일깨우고 있습니다. 이러한 연구에서 데이터는 거대 기업의 수중에 들어갈 수밖에 없고 이는 새로운 데이터 시장이 될 수도 있다는 것을 상기하고 있습니다. 따라서 2는 더 인류의 건강을 증진시킨다는 미명 아래 커다란 선(the greater good)인 환자의 권리/비밀보호를 무시하면 안된다는 말로 끝을 맺고 있습니다. 굉장히 재미있는 연구와 insightful한 editorial입니다. 딥러닝이라는 신기술을 의료에 적용하는 그룹의 일원으로서, (1) 우리가 몰랐던 의학적 상관관계, 혹은 의학적 사실과 (2) 새로운 기술 그리고 (3) 환자의 정보보호 삼각관계를 잘 조율하는 것이 우리가 지향해야 할 바가 아닌가 싶습니다.