입원 순간부터 활력징후 분석…기존 지표보다 정확도↑
심정지 발생 사전 예측으로 의료진 조기 대응 이끌어
입원환자의 심정지 발생을 사전에 예측해 조기에 대응한다면 지금보다 훨씬 많은 환자의 생명을 구할 수 있을 것이다. 향후 이런 날을 기대하게 할 만한 소식이 전해졌다.
의료 인공지능 솔루션 개발기업 뷰노는 최근 인공지능 기반 심정지 예측 소프트웨어 ‘뷰노메드 딥카스™(VUNO Med®–DeepCARS™)’가 식품의약품안전처 임상시험계획 승인을 받았다고 밝혔다.
그간 국내외 의료 인공지능시장에서는 방사선영상이나 병리 영상 등 이미지 분석을 기반으로 연구개발이 이뤄진 만큼 뷰노는 최초로 생체신호 기반 인공지능 의료기기의 국내 상용화 절차를 밟게 됐다.
뷰노에 따르면 뷰노메드 딥카스™(VUNO Med®–DeepCARS™)는 일반병동 입원환자의 전자의무기록 등에서 수집한 맥박, 호흡, 혈압, 체온 등 환자의 활력징후를 분석, 심정지 발생위험에 대한 예측정보를 제공하는 소프트웨어다.
입원 중 심정지는 대개 몇 시간 전 비정상적인 징후가 나타나 조기발견 시 신속하게 대응할 수 있지만 시스템이 부재한 의료기관에서는 이마저도 어려운 실정이다. 또 국내외 병원에서 활용되는 MEWS(Modified Early Warning Score) 등의 기존 활력징후 평가지표는 특정 시점만을 기준으로 평가돼 민감도는 낮은 반면 오경보율은 높아 알람 피로(alarm fatigue) 등의 한계가 지적돼 왔다.
하지만 뷰노메드 딥카스™는 최신 딥러닝 기법인 순환신경망 기술을 도입, 입원시점부터 입력되는 활력징후 지표를 종합 분석함으로써 기존 지표 대비 높은 정확도를 보인다는 설명이다. 또 향후 24시간 동안 발생할 심정지 위험도와 함께 해당 위험도에 대한 확신도 점수를 제공, 의료진들의 조기 대응과 정확한 진단 결정에 도움을 줄 수 있다.
실제로 최근 세계중환자의학회지(Critical Care Medicine, CCM)에 게재된 연구논문에 따르면뷰노메드 딥카스™는 MEWS보다 동일 경보수 대비 2배 이상 높은 민감도를 보였고 동일 민감도에서는 절반 가까이(59.6%) 감소한 전체 경보수를 기록해 실제 오경보율이 낮음이 확인됐다.
뷰노 김현준 대표는 “뷰노메드 딥카스™가 실제 임상현장에 도입되면 의료진들은 입원환자의 심정지 발생을 예측해 사전에 대비할 수 있게 된다”며 “뷰노가 오랜시간 준비해온 비의료영상 분야 대표 연구성과물인 만큼 앞으로 해당 제품이 임상현장에서 환자 생명을 살리는 데 보탬이 될 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 말했다.
한편 뷰노는 의료영상, 병리영상, 생체신호, 음성 등 의료기관에서 환자를 진단하고 치료하는 전 과정에서 생성되는 다양한 종류의 데이터를 분석하는 광범위한 의료 인공지능 솔루션 파이프라인의 제품화에 성공했다.
현재 뷰노는 국내 1호 인공지능 의료기기인 ▲뷰노메드 본에이지™를 시작으로 ▲뷰노메드 딥브레인™ ▲뷰노메드 체스트 엑스레이™ ▲뷰노메드 흉부 CT AI™ ▲뷰노메드 펀더스 AI™ ▲뷰노메드 딥ASR™ 등 다양한 의료 인공지능 솔루션을 국내외 시장에 선보이고 있으며 최근 5가지 의료 인공지능 솔루션에 대한 유럽 CE 인증을 획득했다.
