의료인공지능업체인 뷰노는 자사의 인공지능 기반 심정지 예측 소프트웨어 뷰노메드 딥카스™의 원내 심정지 예측 성능을 입증한 대규모·다기관 임상 연구논문이 학술지 `‘Resuscitation`에 게재됐다고 18일 밝혔다.
뷰노메드 딥카스™는 일반병동 입원 환자의 전자의무기록(EMR) 등에서 수집한 혈압(이완기, 수축기), 맥박, 호흡, 체온의 5가지 활력징후를 기반으로 향후 24시간 내 심정지 발생 위험 예측 정보를 제공해, 환자를 중환자실로 이동시켜 의료진의 사전 조치를 돕는다.
뷰노 생체신호 연구팀은 병원의 규모와 위치 및 신속 대응 시스템과 같은 의료환경이 각기 다른 중대형 의료기관 5곳에 12개월간 입원한 성인 환자 17만3,368명의 데이터를 기반으로 MEWS 대비 세 가지 평가지표(예측 정확도, 오경보율, 조기예측력)를 후향적으로 검증했다.
이예하 뷰노 이사회 의장은 "이번 연구로 뷰노메드 딥카스™가 다양한 의료 환경에서 입원환자들의 심정지를 효과적으로 예측하는 혁신적인 솔루션임을 입증하는 동시에, 세계적인 학술지에 지속적인 연구 결과를 발표하는 뷰노의 생체신호 연구 역량도 보여줬다"고 말했다.
