뷰노는 인공지능(AI) 기반 심정지 예측 의료기기 ‘뷰노메드 딥카스’의 임상적 유효성을 실사용 데이터(리얼 월드 데이터)를 활용한 전향적 연구를 통해 입증했다고 13일 밝혔다.
이 같은 내용의 다기관 임상 연구논문은 중환자의학 분야 세계 최고 권위의 학술지인 ‘Critical Care(IF 19.344)’에 게재됐다.
실사용 데이터를 활용한 전향적 연구는 다양한 변수가 존재하는 실제 임상 현장에서 획득한 데이터로 의료진의 신뢰도가 높다. 그동안 AI 의료기기에 대한 연구는 대부분 이전 시점의 의료 데이터를 활용한 후향적 연구로 수행됐다.
회사는 그동안 여러 후향적 연구를 통해 임상적 유효성을 입증한 뷰노메드 딥카스가 실제 임상 환경 및 전향적 연구에서도 일관된 예측 성능과 높은 신뢰성을 보였다는 점에서 의미가 있다고 설명했다.
뷰노 연구팀은 규모와 위치, 의료환경이 각기 다른 3차 의료기관 네 곳의 일반병동에 입원한 환자 데이터를 활용한 다기관(Multicenter) 연구를 수행했다. 참여 의료기관은 서울대병원, 분당서울대병원, 인하대병원, 동아대병원 등이다.
각 의료기관은 3개월 동안 일반병동에 입원한 총 5만5083명의 환자를 대상으로 기존 고위험 환자 예측 시스템과 뷰노메드 딥카스를 비교 분석했다. 병원 내 심정지(IHCA), 예기치 않은 중환자실 전실(UIT) 예측 정확도, 오경보율 등의 성능에 대해서다.
연구 결과 뷰노메드 딥카스의 예측 성능은 예측 정확도를 나타내는 성능지표인 AUROC 기준 0.869였다. 기존 방법인 NEWS 0.767, MEWS 0.756에 비해 우수했다. 같은 민감도 대비 1000병상 당 알람 횟수도 절반 이상 감소했다.
고위험 알람이 실제 의료진의 조치로 이어진 비율은 가장 높아, 알람의 높은 신뢰도를 입증했다. 또 환자의 연령이나 성별, 발생 시간 등에 제한 없이 유효성을 보였다고 회사는 전했다.
이번 연구를 통해 뷰노메드 딥카스는 최초의 전향적 연구에서도 고위험 환자에 대한 우수한 예측 성능과 범용성을 입증했다. 그동안 다양한 세계적 권위의 학술지를 통해 입증한 제품의 후향적 연구 결과와 일관된 성능을 보였다고 했다.
이를 바탕으로 뷰노메드 딥카스가 실제 의료 환경에서 입원환자의 안전관리를 획기적으로 개선할 수 있음을 뒷받침하는 추가적인 근거가 될 것으로 회사는 기대하고 있다.
이예하 뷰노 대표는 “이번 연구 결과는 최초의 다기관 전향적 연구를 성공적으로 수행함으로써 뷰노메드 딥카스의 일관된 예측 성능과 범용성을 입증했다는 데서 큰 의미를 갖는다”며 “향후 추가적인 전향적 연구를 수행해 제품에 대한 임상 현장에서의 신뢰도를 계속 높이고, 필수 의료로서 더 많은 의료 현장에 도입돼 환자의 안전을 지킬 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
김예나 기자 yena@hankyung.com