심정지 예측 AI '뷰노메드 딥카스' 다기관·실사용 연구서 우수성 입증

뷰노메드 딥카스 운영 화면./사진=뷰노

뷰노의 인공지능(AI) 기반 심정지 예측 의료기기인 '뷰노메드 딥카스'가 업계 최초로 임상 현장의 실사용 데이터(Real World Data, RWD)를 활용한 전향적 연구를 통해 임상적 유효성을 입증했다. 과거의 의료 데이터를 활용한 후향적 연구보다 실사용 데이터를 활용한 전향적 연구는 다양한 변수가 존재하는 실제 임상 현장에서 획득한 데이터로 의료진의 신뢰도가 높다.

13일 뷰노에 따르면 이 회사의 연구팀은 규모와 위치, 의료환경이 각기 다른 3차 의료기관 4곳(서울대병원, 분당서울대병원, 인하대병원, 동아대병원)의 일반병동에 입원한 환자 데이터를 활용한 다기관 연구를 수행했다. 3개월간 입원 환자 총 5만5083명을 대상으로 기존 NEWS(National Early Warning Score) 등 고위험 환자 예측 시스템과 뷰노메드 딥카스의 병원 내 심정지(IHCA), 예기치 않은 중환자실 전실(UIT) 예측 정확도, 오경보율 등 성능을 비교 분석했다.

그 결과, 뷰노메드 딥카스의 예측 성능은 정확도를 나타내는 성능지표인 AUROC 기준 0.869로, 기존 방법들(NEWS 0.767, MEWS 0.756)에 비해 우수했다. 또 고위험 환자를 알리는 알람이 실제 의료진의 조치로 이어진 비율도 기존 방법보다 높았다. 뷰노 연구팀은 "환자의 연령이나 성별, 발생 시간과 무관하게 유효성을 나타냈다"며 "앞서 여러 후향적 연구를 통해 임상적 유효성을 입증해 온 뷰노메드 딥카스가 실제 임상 환경 및 전향적 연구에서도 일관된 예측 성능과 높은 신뢰성을 보였다는 점에서 의미를 갖는다"고 평가했다.

이예하 대표는 "뷰노메드 딥카스의 일관된 예측 성능과 범용성을 입증했다는 데 자부심을 느낀다"라며 "향후 추가적인 전향적 연구를 수행해 임상 현장에서의 신뢰도를 높이는 동시에 더 많은 의료 현장에 도입돼 환자의 안전을 지킬 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다. 이번 연구 결과는 중환자 의학 분야 국제학술지 '중환자 치료'(Critical Care)에 게재됐다.

박정렬 기자 parkjr@mt.co.kr