ECGomics: AI-ECG 기반 디지털 바이오마커 발굴을 위한 개방형 플랫폼

ECGomics: An Open Platform for AI-ECG Digital Biomarker Discovery

배경: 기존 심전도(ECG) 분석은 해석 가능성을 보장하는 전문가 주도적 특징과 잠재적인 패턴에 대한 민감성 부족이라는 지속적인 이분법적 문제에 직면해 왔습니다. 또한, 딥러닝은 높은 정확도를 제공하지만 데이터 의존성이 높고 '블랙박스' 형태로 작동합니다. 본 연구에서는 다차원적인 심장 신호 분석을 통해 디지털 바이오마커를 발굴할 수 있는 체계적인 방법론과 개방형 플랫폼인 ECGomics를 소개합니다. 방법: 유전체학의 엄격한 분류 방식을 참고하여, ECGomics는 심장 활동을 구조, 강도, 기능, 비교의 네 가지 차원으로 분해합니다. 이러한 분류 방식은 전문가가 정의한 형태학적 규칙과 데이터 기반의 잠재적 표현을 결합하여, 수작업 특징과 딥러닝 임베딩 사이의 격차를 효과적으로 해소합니다. 결과: 본 연구팀은 이 프레임워크를 확장 가능한 생태계로 구현하여 웹 기반 연구 플랫폼과 모바일 통합 솔루션을 개발했습니다 (https://github.com/PKUDigitalHealth/ECGomics). 웹 플랫폼은 정밀한 매개변수 설정, 고품질 데이터 입력, 12-리드 시각화를 통해 고속 분석을 지원하며, 이를 통해 ECGomics의 네 가지 차원을 기준으로 시스템적으로 바이오마커를 추출할 수 있습니다. 또한, 휴대용 센서와 클라우드 기반 엔진이 통합된 모바일 인터페이스는 실시간 신호 획득을 가능하게 하며, 구조화된 진단 보고서를 거의 즉시 제공합니다. 이러한 이중 인터페이스 아키텍처는 ECGomics를 이론적 발견 단계에서 벗어나 분산된, 실제 환경에서의 건강 관리에 적용할 수 있도록 하며, 다양한 임상 및 가정 환경에서 전문가 수준의 모니터링을 보장합니다. 결론: ECGomics는 진단 정확도, 해석 가능성, 데이터 효율성을 조화롭게 합니다. 본 연구에서 제시하는 플랫폼은 디지털 바이오마커 발굴과 개인 맞춤형 심혈관 질환 치료를 위한 견고한 기반을 제공합니다.

Background: Conventional electrocardiogram (ECG) analysis faces a persistent dichotomy: expert-driven features ensure interpretability but lack sensitivity to latent patterns, while deep learning offers high accuracy but functions as a black box with high data dependency. We introduce ECGomics, a systematic paradigm and open-source platform for the multidimensional deconstruction of cardiac signals into digital biomarker. Methods: Inspired by the taxonomic rigor of genomics, ECGomics deconstructs cardiac activity across four dimensions: Structural, Intensity, Functional, and Comparative. This taxonomy synergizes expert-defined morphological rules with data-driven latent representations, effectively bridging the gap between handcrafted features and deep learning embeddings. Results: We operationalized this framework into a scalable ecosystem consisting of a web-based research platform and a mobile-integrated solution (https://github.com/PKUDigitalHealth/ECGomics). The web platform facilitates high-throughput analysis via precision parameter configuration, high-fidelity data ingestion, and 12-lead visualization, allowing for the systematic extraction of biomarkers across the four ECGomics dimensions. Complementarily, the mobile interface, integrated with portable sensors and a cloud-based engine, enables real-time signal acquisition and near-instantaneous delivery of structured diagnostic reports. This dual-interface architecture successfully transitions ECGomics from theoretical discovery to decentralized, real-world health management, ensuring professional-grade monitoring in diverse clinical and home-based settings. Conclusion: ECGomics harmonizes diagnostic precision, interpretability, and data efficiency. By providing a deployable software ecosystem, this paradigm establishes a robust foundation for digital biomarker discovery and personalized cardiovascular medicine.