뷰노메드 딥카스™는 일반병동 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.
병원 내 사망 요인의 약 80%를 차지하는 원내 심정지는 환자의 비정상적인 활력징후로 예측될 수 있어 조기 대응 시 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, 해당 지표는 낮은 민감도와 높은 오경보율로 인한 알람 피로 등의 문제가 제기되어 왔다. 이에 뷰노메드 딥카스™는 인공지능이 환자의 활력징후와 함께, 연령, 데이터 기록 시점을 복합 분석해, 향후 24시간 내 발생할 심정지를 정확하게 예측해 주목을 받고 있다. 특히 병원에 입원한 환자에서 일반적으로 측정되는 필수 활력징후만을 활용하기 때문에, 범용성이 높은 것이 특징이다.
이번 연구는 뷰노메드 딥카스™가 다양한 의료 현장에서 일반병동 입원 환자들의 원내 심정지를 일관적이고 효과적으로 예측하는지를 검증하기 위해 진행됐다. 이를 위해 뷰노 생체신호 연구팀은 병원의 규모와 위치 및 신속 대응 시스템과 같은 의료환경이 각기 다른 중대형 의료기관 5곳에 12개월간 입원한 성인 환자 173,368명의 데이터를 기반으로 MEWS 대비 세 가지 평가지표 ▲예측 정확도 ▲오경보율 ▲조기예측력을 후향적으로 검증했다.
연구 결과, 뷰노메드 딥카스™는 모든 평가지표에서 우수한 성능을 입증했다. 외부 성능 검증에서 해당 솔루션의 원내 심정지 예측 정확도(AUC 기준)는 MEWS 대비 15.3% 높았고(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.
이러한 결과는 뷰노메드 딥카스™가 높은 정확도를 기반으로 심정지 고위험군 환자를 적시에 예측해, 심정지를 미리 방지하거나 즉각적인 대응을 가능케 하는 혁신적인 스크리닝 도구가 될 수 있음을 시사한다.
이예하 뷰노 이사회 의장은 “이번 연구로 뷰노메드 딥카스™가 다양한 의료 환경에서 입원환자들의 심정지를 효과적으로 예측하는 혁신적인 솔루션임을 입증하는 동시에, 세계적인 학술지에 지속적인 연구 결과를 발표하는 뷰노의 생체신호 연구 역량도 보여줬다”며, “올해 인허가 획득이 예상되는 뷰노메드 딥카스™를 비롯해 환자의 생명을 살리는 데 기여하는 생체신호 기반 인공지능 솔루션을 계속해서 선보이겠다”고 말했다.
편도욱 로이슈 기자 toy1000@hanmail.net
