뷰노 메드 디이더블유에스 효과 미국심장협회지 게재 ... 심정지 예측 정확도 85%

인공지능이 기반의 소프트웨어가 인간의 심정지를 예측할 수 있다는 논문이 발표됐다. 

주식회사 뷰노(대표 이예하)는 자체 개발한 인공지능 기반 심정지 예측 소프트웨어인 '뷰노메드 디이더블유에스(VUNO Med·DEWS)'의 임상연구 결과가 미국심장협회지(JAHA)에 게재됐다고 28일 밝혔다. 

뷰노는 메디플렉스 세종병원과 약 2년간의 공동 연구를 통해 입원 환자의 심정지를 발생 24시간 이내에 예측할 수 있는 시스템인 DEWS(Deep Learning based Early Warning System) 개발 완료했으며, 현재 해당 병원 내 신속대응팀에서 환자의 이상 여부를 조기 예측하는 데 활용하고 있다. 

연구팀은 혈압, 심박수, 호흡수, 체온 등 4가지 활력징후 데이터를 이용해 심정지와 사망 위험도를 자동으로 예측하는 Deep Learning 기반 모델을 개발했고, 임상 연구 결과 기존의 지표인 MEWS 및 기타 알고리즘보다 예측율이 높고 오경보율이 유의미하게 낮은 것으로 확인됐다. 

▲ VUNO Med® – DEWS를 적용한 환자 정보 기록 및 알람 화면

입원 환자에 대한 24시간 이내 심정지 발생 예측의 경우 85%의 정확도(AUROC)를 얻었는데, MEWS는 60.3%의 정확도(AUROC)를 나타냈다. DEWS의 민감도는 MEWS 대비 최대 24.3% 높았으며, 오경보율은 41.6% 낮았다. 

일반적으로 위험에 대한 알림은 1000병상 병원의 경우 시간 당 40회 이내의 알림이 가장 현실적인(대응 가능한) 것으로 알려져 있는데, 시간 당 최대 40회 알람이 발생하도록 알고리즘을 설정한 경우, 심정지 발생 예측에 대하여 MEWS의 경우 4%의 민감도를 보였으나 DEWS의 경우 42.7%의 높은 민감도를 나타냈다.

이예하 대표는 "본 임상 연구 결과는 위험 징후를 의료진에게 미리 알리고 적시에 적절히 개입할 수 있도록 도와줄 수 있다는 것을 입증했다는 측면에서 의미가 크다. DEWS가 사람을 살리는 인공지능이 될 수 있기를 기대한다"고 밝혔으며, 해당 기술은 올 하반기 식품의약품안전처를 통한 의료기기 인허가를 개시할 예정에 있다고 밝혔다.

한편 뷰노는 2014년말 설립된 국내 최초의 의료인공지능 스타트업으로, 자체 개발한 딥러닝 엔진인 VunoNet을 기반으로 다수의 국내 대형병원 및 제약사 등과 다양한 질환에 대한 진단보조기술 개발에 박차를 가하고 있다. 

특히 2018년 상반기 중 흉부 X-ray 및 CT 기반의 폐암 진단, 안저질환 진단 등의 영상 기반 인공지능 진단 보조 소프트웨어 뿐 아니라, 생체신호를 기반으로 한 심정지 조기 예측 소프트웨어도 인허가를 착수할 계획이다.

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