뷰노의 AI 기반 심정지 예측 의료기기 '뷰노메드 딥카스™'가 실제 의료 현장에서도 성능이 뛰어나다는 연구 결과가 나왔다.
뷰노는 13일 뷰노메드 딥카스가 최초로 '임상 현장 실사용 데이터(Real World Data)'를 활용한 전향적 연구를 통해, 임상적 유효성을 입증했다고 밝혔다.
과거 AI 의료기기에 대한 연구는 대부분 이전 시점의 의료 데이터를 활용한 후향적 연구로 수행됐다. 실사용 데이터를 활용한 전향적 연구의 데이터는 다양한 변수가 존재하는 실제 임상 현장에서 획득한 것이라, 의료진의 신뢰도가 높다.
뷰노 연구팀은 규모와 위치, 의료환경이 각기 다른 3차 의료기관 4곳의 일반병동에 입원한 환자 데이터를 활용한 다기관(Multicenter) 연구를 수행했다. 참여 의료기관에는 서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 인하대학교병원, 동아대학교병원 등이었다. 각 의료기관은 3개월 동안 일반병동에 입원한 총 55,083명의 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.
그 결과, 뷰노메드 딥카스 성능은 예측 정확도를 나타내는 지표(AUROC) 기준 0.869로, 기존 방법들(NEWS 0.767, MEWS 0.756)에 비해 우수했다. 같은 민감도 대비 1,000병상 당 알람 횟수도 절반 이상 감소했으며, 기존 방법들 대비 고위험 알람이 실제 의료진의 조치로 이어진 비율이 가장 높아 높은 신뢰도도 입증했다. 환자의 연령이나 성별, 발생 시간 등에도 별다른 제한없이 유효성을 보이는 것으로 나타났다.
이예하 뷰노 대표는 “이번 연구 결과는 다양한 변수가 존재하고 난이도가 높은 최초의 다기관 전향적 연구를 성공적으로 수행함으로써 뷰노메드 딥카스™의 일관된 예측 성능과 범용성을 입증했다는 데 큰 의의를 갖는다”라며 “향후 추가적인 전향적 연구를 수행하여 해당 제품에 대한 임상 현장에서의 신뢰도를 계속 높이는 동시에, 필수의료로서 더 많은 의료 현장에 도입돼 환자의 안전을 지킬 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
한편, 관련 연구 논문은 권위 학술지 ‘Critical Care(중환자 관리)’에 게재됐다.
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