고혈압(hypertension)은 뇌졸증, 심근경색, 심부전, 혈관 동맥류, 만성 신부전, 동맥경화 등 다양한 심뇌혈관질환의 원인이며, 전체 사망원인 중 1위를 차지하고 있습니다. 2016년 기준 국내 성인의 29%가 고혈압을 가지고 있으며, 가정에서의 정기적인 혈압체크의 중요성이 점점 커져가고 있습니다.
질병관리본부
월간 임상의학 학술지 TheMost
하지만 가정용 혈압계의 정확도에 대해서는 갑론을박이 있습니다. 국내에서는 소비자보호원에서 2018년도에 10종의 가정용 혈압계를 검수한 결과 정확도에 문제가 없다는 리포트를 냈지만 (링크), 세계고혈압연맹에서는 호주에서 판매중인 972종의 가정용 혈압계를 검수한 결과 95%가 부정확하다는 결론을 내렸습니다 (링크). 기기 자체의 정확도 문제도 있겠지만 혈압계의 특성상 정확한 측정을 위해서 지켜야 할 자세, 측정시간, 측정부위 등 절차가 까다롭다는 문제도 있습니다. 하루에도 여러차례 혈압을 재서 평균을 이용하면 좋은데 가정용 혈압계는 그러기엔 너무 귀찮죠.
이런 까닭에 always-on으로 사용할 수 있는 다른 센서값으로부터 정확하게 혈압(BP, blood pressure)을 추정할 방법을 찾게된 것 같습니다. 그 중 좋은 후보가 PPG(Photoplethysmography, 광용적맥파측정)입니다. 간단히 설명하자면 PPG는 심장이 수축하면서 순간적으로 늘어난 혈류량의 변화를 emitter와 detector로 측정하는 방식입니다. 혈류량이 늘어나면 많아진 헤모글로빈이 emitter에서 쏜 빛을 흡수하여 투과 혹은 반사되는 양이 줄어들게 되기 때문에 pulse가 있을 때 low 값이 detect되는 식으로요.
값이 싸고 복잡하지 않아서 wearable에 적용이 쉽기 때문에 PPG가 BP 뿐만아니라 $SpO_2$, 심박수, 혈관 나이 등 여러 심혈관계에 관련된 측정에 사용되고 있는데요, 특히 혈압(blood pressure, BP)의 경우는 PPG와 correlation이 있다는 점은 분명한데도 불구하고 아직까지 PPG waveform과 BP의 정확한 관계가 밝혀지지 않았기 때문에 PPG로 정확히 BP를 estimate 할 수 있는 de facto standard가 없는 상태입니다 (국내 혹은 AAMI 기준에 부합하려면 PPG estimated BP의 mean error (ME) $\leq$ 5mmHg, standard deviation (STD) $\leq$ 8mmHg 기준에 맞아야 합니다).
The Use of Photoplethysmogrphy for Assessing Hypertension(링크는 하단에)에서는 PPG로 BP를 측정하는 다양한 방식들과 wearable 기기에 적용된 PPG에 대해 훑어보면서 문제점들과 가능성을 이야기하고 있습니다.
PPG 단독 BP 예측
PPG의 slope transit time(STT)만으로 BP와 연관성이 있다는 연구가 있었습니다 (STT는 아래 그림에서와 같이 PPG의 foot에서 peak까지 기울기를 측정하거나, PPG wave를 미분해서 구할 수 있습니다). 이후 다른 연구에서 실제 MSTT(Mean STT)로 BP estimation을 측정해보니 ME=-0.91∼-0.18, STD=3.36∼4.78의 준수한 결과가 나왔습니다만, 소수(10명)의 젊고(23∼26세) 건강한 피실험자만을 대상으로 한 결과여서 일반화하긴 어렵고 더 많은 실험이 필요합니다.
ECG-PPG 연동 BP 예측
Pulse arrival time(PAT)란 pre-ejection period(PEP)와 pulse transition time(PTT)를 더한 값이라 PTT랑 약간은 차이가 있습니다. PAT와 PTT 모두 두 지점에서 측정한 pulse의 peak간 거리, 즉 시차를 말하는데요, PAT는 주로 ECG의 R-wave부터 distal fiducial point의 PPG 수축심박 peak까지, PTT는 심장이 아닌 두 동맥 (하나는 심장에서 좀 더 가깝고 하나는 좀 더 먼)에서 측정한 PPG 수축심박 peak간의 시차를 말합니다.
아래 그림의 왼편은 upper arm (proximal)과 fingertip (distal)에서의 PTT를, 오른편은 fingertip (proximal)과 toe (distal)에서의 PTT를 보여주고 있습니다. 각각 경우의 PAT와 함께요.
앞서 언급한, PAT의 앞부분을 구성하는 PEP가 종종 변하기 때문에 정확한 BP 예측에 방해가 된다고 해서 여러 지점에서 PPG를 측정하여 PTT를 계산해서 BP를 추정하는 방법이 사용되기도 하지만, 또다른 연구에서는 ECG-PPG로 구한 PTT가 PPG-PPG로 구한 PTT보다 BP 값과 더 correlation이 좋다는 결과도 있었습니다.
BCG-PPG 연동 BP 예측
심탄동계(Ballistocardiography, BCG)는 심실에서 피가 뿜어져 나올 때 온몸이 머리와 발 쪽으로 움직이는 조그만 운동을 확대하여 기록하는 장치입니다. 침대같이 생긴 sensor 장치라서 좀 거대하긴 하지만 skin-contact이 필요없는 방식이라 환자의 장기간 모니터링이 용이하다는 장점이 있습니다. H-I-J-K-L로 구성된 BCG wave의 J peak와 PPG의 peak 사이의 time difference를 이용하여 BP 예측이 가능하다는 연구 결과가 있습니다.
PCG-PPG 연동 BP 예측
심음도검사(Phonocardiography, PCG)는 심장이 펌프작용을 할 때 발생하는 진동음을 측정하여 파형으로 기록하는 검사법입니다. Distal fiducial point에서 S1이라고도 불리는 제1심음과 PPG의 peak 사이의 시차(vascular transit time, VTT)를 구하여 BP를 예측하는 연구가 있습니다.
이와 같이 PPG는 자체만으로, 혹은 다른 방식의 측정과 함께 BP를 예측하는데 사용됩니다. 작고 싸고 간단한 PPG는 다양한 wearable에 부착하여 활용이 되고 있습니다. Wristband와 ring으로 multiple PPG를 구성한 기기도 있습니다. 2013년쯤 스마트폰의 플래시와 카메라를 PPG emitter와 detector로 사용한 실리콘밸리 스타트업이랑 미팅을 했었고, fingertip에 착용하는 투과방식 PPG 업체랑도 만났던 기억이 나네요.
상용화된 제품들도 많이 있지만 제품의 BP 추정 방식이 공개되어있지 않는 경우가 많고, 공개된 테스트 결과도 제한적이어서 다양한 경우에서의 정확도를 알 수 없다고 합니다.
PPG 관련 오픈 데이터베이스 또한 제한적입니다. 중국 길린 인민병원에서 공개한 PPG-BP Database는 중증 심혈관질환을 가진 21∼86세(평균 58세)의 중국인 219명의 데이터라 bias가 심할 것으로 생각이 되고, MIMIC Database는 PPG와 ECG data의 synchronization이 맞지 않아서 PTT 계산에 적합하지 않다고 합니다.
리뷰 논문을 정리하자면 다음과 같습니다:
- PPG와 BP가 관련이 있다는 점에는 이론이 없다.
- PPG는 상시 측정이 가능하므로 이걸로 BP를 정확하게 (AAMI standard에 맞게) 도출할 수 있으면 좋다.
- PPG와 다른 심혈관 측정(ECG 등)과 조합하면 정확도가 높아질꺼다.
- PPG와 BP의 정확한 관계가 밝혀지지는 않아서 기존의 regression model은 정확한 BP 도출에 무리가 있다 (기존 regression 방식은 $BP=\beta_0 + \beta_1 \times PAT + \beta_2 \times SomethingElse...$와 같은 linear model에 fitting 시킴).
- Open database의 부재로 인해 개개의 연구에서 사용한 데이터는 subject의 수가 너무 적고 (<100), socio-economic diversity가 보장되지 않는다.
- ML 기법이 시도되고 있다.
- 공인된 (예를 들면 FDA-approved) 기기로 측정된 BP를 이용하여 예측된 BP의 validation이 필요하다.
논문링크: The Use of Photoplethysmography for Assessing Hypertension