뷰노 "AI 통해 병원내 심정지 90% 예측한다"
뷰노 "AI 통해 병원내 심정지 90% 예측한다"
  • 최인환 기자
  • 승인 2021.05.18 11:41
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뷰노메드 딥카스, 응급의학분야 최고 권위 학술지에 임상적 유효성 입증
뷰노의 의료AI 솔루션 뷰노메드 딥카스 (사진=뷰노 제공)
의료AI 심정지 예측 소프트웨어 '뷰노메드 딥카스' (사진=뷰노 제공)

[베이비타임즈=최인환 기자] 글로벌 의료AI 솔루션 기업 뷰노(대표 김현준)는 18일 자사의 인공지능 기반 심정지 예측 소프트웨어인 뷰노메드 딥카스(VUNO Med–DeepCARS)의 원내 심정지 예측 성능을 입증한 대규모·다기관 임상 연구논문이 ‘Resuscitation’지에 게재됐다고 밝혔다. Resuscitation은 응급의학 분야에서 전 세계 최고 권위의 SCI급 저널로 응급의학과, 순환기내과, 중환자의학과를 아우르는 우수한 연구논문을 발표하고 있다.

뷰노 측은 이번 연구를 통해 다양한 의료환경에서 여러 평가지표를 기반으로 임상적 유효성을 검증한 자사의 솔루션이 앞으로 전 세계 의료현장에서 혁신적인 심정지 환자의 스크리닝 도구가 될 것이라고 설명했다.

뷰노메드 딥카스는 일반 병동 입원 환자의 전자의무기록(EMR) 등에서 수집한 혈압(이완기, 수축기), 맥박, 호흡, 체온의 5가지 활력징후(vital sign)를 기반으로 향후 24시간 내 심정지 발생 위험 예측 정보를 제공해 환자를 중환자실로 이동시켜 의료진의 사전 조치를 돕는 인공지능 솔루션이다. 

심정지는 병원 내 사망 요인의 약 80%를 차지하며 환자의 비정상적인 활력징후로 예측할 수 있다. 조기에 대응한다면 발생을 막거나 즉각적인 조치로 피해를 최소화할 수 있다. 일부 국내 의료기관에서 환자 활력징후를 기반으로 위험 상황 발생 예측 및 대응을 위해 MEWS(Modified Early Warning Score) 등 기존 평가지표를 활용하고 있지만 낮은 민감도와 높은 오경보율로 인한 알람 피로 등의 문제가 제기되고 있다.

이에 반해 뷰노메드 딥카스는 인공지능이 환자의 활력징후와 함께 연령, 데이터 기록 시점을 복합 분석해 향후 24시간 내 발생할 심정지를 정확하게 예측한다는 것이 뷰노 측의 설명이다. 특히 병원에 입원한 환자에게서 일반적으로 측정되는 필수 활력징후만을 활용하기 때문에 범용성이 높은 것을 장점으로 꼽았다.

이번 연구는 뷰노메드 딥카스가 다양한 의료 현장에서 일반병동 입원 환자들의 원내 심정지를 일관적이고 효과적으로 예측하는지 검증하기 위해 진행됐다. 이를 위해 뷰노 생체신호 연구팀은 의료환경이 각기 다른 중대형 의료기관 5곳에 12개월간 입원한 성인 환자 17만3368명의 데이터를 기반으로 MEWS 대비 세 가지 평가지표 ▲예측 정확도 ▲오경보율 ▲조기예측력을 후향적으로 검증했다고 밝혔다.

뷰노 측은 연구 결과 뷰노메드 딥카스가 모든 평가지표에서 우수한 성능을 입증했다고 평가했다. 외부 성능 검증에서 해당 솔루션의 원내 심정지 예측 정확도(AUC 기준)는 MEWS 대비 15.3% 높았다(0.905 vs 0.785). 특이도, 알람 수 등 예측 성능 평가 값이 동일했을 때 민감도는 MEWS보다 63.2% 높았다. 또한 동일한 민감도 상 평균 알람 수는 MEWS 대비 44.2%가 감소한 결과를 보여 낮은 오경보율을 확인했다.

해당 연구는 더 나아가 심정지 발생 전 특정 시점에 예측한 원내 심정지 환자 수 비교를 통해 뷰노메드 딥카스의 우수한 조기예측력도 확인했다. 일례로 심정지 발생 20시간 전에 뷰노메드 딥카스는 MEWS보다 2배 이상의 원내 심정지 환자를 탐지했고 모든 시점에서 예측한 심정지 환자 수는 MEWS보다 더 많았다.

뷰노 측은 이러한 결과는 뷰노메드 딥카스가 높은 정확도를 기반으로 혁신적인 스크리닝 도구가 될 수 있음을 시사한다고 설명했다.

뷰노 생체신호 연구팀은 이전에도 세계적인 학회지들에 게재된 다양한 임상 연구를 통해 뷰노메드 딥카스 관련 임상적 유효성을 꾸준히 검증해 왔다. 2018년 미국심장협회지(JAHA)에 원내 심정지 예측성능에 대한 비교연구를 발표했고 지난해 2월에는 세계중환자의학회지(CCM)에 일반 병동 입원 환자를 대상으로 한 단일기관 임상 연구를 게재했다. 또 뷰노메드 딥카스 개발 완료 후 해당 솔루션에 대한 전향적 임상 연구 등 다양한 연구를 진행할 예정이다.

이예하 뷰노 이사회 의장은 “이번 연구로 뷰노메드 딥카스가 다양한 의료 환경에서 입원환자들의 심정지를 효과적으로 예측하는 혁신적인 솔루션임을 입증했다"며 "세계적인 학술지에 지속적인 연구 결과를 발표하는 뷰노의 생체신호 연구 역량도 보여줬다”고 말했다.

아울러 그는 “올해 인허가 획득이 예상되는 뷰노메드 딥카스를 비롯해 환자의 생명을 살리는 데 기여하는 생체신호 기반 인공지능 솔루션을 계속해서 선보이겠다”고 전했다.



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