의료 인공지능(AI) 전문 뷰노(대표 이예하)는 심정지 예측 의료기기 '뷰노메드 딥카스'의 임상적 유효성을 다룬 연구논문을 중환자의학 분야 글로벌 학술지인 '크리티컬 케어(Critical Care)'에 게재했다고 13일 밝혔다.
연구에는 임상 현장의 실사용 데이터(RWD)를 활용했다. 실제 데이터의 다양한 변수를 활용, 연구 결과의 신뢰성을 높였다는 설명이다.
그간 AI 의료기기의 연구 사례는 과거 의료 데이터를 활용한 경우가 많았다. 이번에는 실제 임상 환경 및 전향적 연구에서도 일관적인 예측 성능을 입증해 큰 의미를 지닌다고 전했다.
연구팀은 규모와 위치, 의료환경이 각기 다른 3차 의료기관 4곳을 바탕으로 데이터를 활용했다. 각 기관은 3개월간 일반병동에 입원한 환자 총 5만5000명의 환자를 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.
결과적으로 뷰노메드 딥카스가 더 고성능을 보였다고 전했다. 예측 정확도를 나타내는 성능지표인 AUROC 기준으로 0.869를 기록, 기존 타 시스템에 비해 우수했다는 설명이다.
병상 1000개당 불필요하거나 부정확한 알람 횟수도 절반 이상 적은 것으로 나타났다. 고위험 알람이 울릴 경우 높은 확률로 실제 의료 조치로 이어져 신뢰도까지 입증했다. 또 환자의 연령이나 성별, 발생 시간 등에 상관없이 유효성을 보였다고 밝혔다.
이예하 뷰노 대표는 “난이도가 높은 다기관 전향적 연구를 성공적으로 수행, 일관적인 예측 성능과 범용성을 입증해냈다”며 "앞으로도 추가적인 전향적 연구를 수행해 더 많은 의료 현장에 도입할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
장세민 기자 semim99@aitimes.com
