최근 웨어러블 기술의 발전, 특히 손목형 심전도(ECG) 기기는 심방세동(AF)에 대한 유망한 대안으로 떠오르고 있다. 이러한 기기들은 연속 모니터링을 가능하게 하지만, 일반적으로 정확한 판독을 위해 사용자가 전극을 만져야 한다. 본 연구는 연속 심박수(HR) 모니터링을 위해 PPG를, 정밀한 AF 검출을 위해 ECG를 활용하는 새로운 광용적맥파(photoplethysmography, PPG)/ECG 협력 웨어러블 기기를 제안한다. 본 연구는 센서 개발을 넘어, 센서 데이터 처리에 중점을 두며, 시스템은 PPG 신호 분석의 정확도를 향상시키기 위해 견고한 모션 아티팩트(motion artifact, MA) 제거 알고리즘과 AF-유한상태기계(AF-finite-state machine, AF-FSM) 프레임워크를 사용한다. 시스템은 PPG를 이용해 예비 AF 선별을 수행하고, 이상이 감지되면 ECG 측정을 유도하되, 측정 데이터는 의료진에게 전송되어 확인에 활용된다. 본 연구에서는 AF 확인의 정확도를 높이면서 오경보를 줄이고 진양성률을 증가시키기 위해, 주로 견고한 MA 제거 알고리즘과 AF-FSM 프레임워크의 결합을 제안한다. BAMI-II 및 ISPC 데이터셋을 이용한 평가 결과, HR 추정에서 각각 평균절대오차(mean absolute error, MAE) 1.31 및 1.16 beat per minute(bpm)를 달성했으며, 임상 데이터셋에서 AF 검출 민감도 0.9927, 특이도 0.9768, 정확도 0.9847을 보였다. MIMIC PERform AF 데이터셋에서는 AF 검출 민감도 0.9536, 특이도 0.9500, 정확도 0.9517을 달성했다. 파일럿 연구는 임상 환경에서 시스템의 실제 적용 가능성을 추가로 검증하였으며, 장기간의 사용자가 용이한 심장 모니터링에 대한 잠재력을 보여주었다.

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