이준형기자
[아시아경제 이준형 기자] 국내 의료 인공지능(AI) 스타트업 뷰노는 자사 심정지 예측 소프트웨어(SW) '뷰노메드 딥카스'의 성능을 입증한 임상 연구논문이 SCI급 학술지 '‘Resuscitation’에 게재됐다고 19일 밝혔다. 이 학술지는 유럽소생협회(European Resuscitation Council)가 1972년부터 발간한 국제학술지로 응급의학 분야에서 세계적 권위를 갖고 있다.
뷰노메드 딥카스는 환자의 향후 24시간 내 심정지 발생 위험을 예측하는 AI 솔루션이다. 일반병동 입원 환자의 전자의무기록(EMR) 등에서 수집한 혈압, 맥박, 호흡, 체온 등으로 심정지 발생 가능성을 분석해 의료진의 사전 조치를 돕는다.
학술지에 실린 연구는 뷰노메드 딥카스가 다양한 의료 현장에서 입원 환자들의 심정지를 일관되고 효과적으로 예측할 수 있는지 검증하기 위해 진행됐다. 뷰노는 분당 서울대학교병원, 삼성서울병원, 인하대병원 등 규모와 위치가 다른 중대형 의료기관 5곳에서 연구를 진행했다. 12개월 동안 입원한 성인 환자 17만3368명의 데이터가 연구 기반이 됐다.
일부 국내 의료기관에서는 심정지 등 위험상황의 발생을 예측하고 대응하기 위해 MEWS(Modified Early Warning Score) 등의 평가지표를 활용하고 있다. 하지만 기존 지표는 민감도가 낮고 오경보율이 높았다는 게 뷰노의 설명이다. 반면 연구 결과 뷰노메드 딥카스는 심정지 예측 정확도가 기존 지표인 MEWS 대비 15.3% 높았다.
심정지를 미리 예측하는 성능도 기존 지표보다 우수했다. 연구에 따르면 뷰노메드 딥카스는 환자의 심정지 발생 20시간 전 MEWS 대비 2배 이상 많은 심정지 환자를 탐지했다.
이예하 뷰노 이사회 의장은 "이번 연구로 뷰노메드 딥카스가 다양한 의료 환경에서 심정지를 효과적으로 예측하는 솔루션임을 입증했다"면서 "올해 인허가 획득이 예상되는 뷰노메드 딥카스를 비롯해 생체신호 기반 AI 솔루션을 계속 선보이겠다"고 말했다.
이준형 기자 gilson@asiae.co.kr<ⓒ경제를 보는 눈, 세계를 보는 창 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>