[메디칼업저버 양영구 기자] 뷰노(대표 김현준)는 최근 인공지능(AI) 기반 심정지 예측 소프트웨어 뷰노메드 딥카스가 식품의약품안전처로부터 임상시험계획을 승인받았다고 30일 밝혔다. 

주로 방사선 영상이나 병리 영상 등 이미지 분석을 기반으로 연구개발이 이루어져 왔던 국내외 의료 인공지능 시장에서 생체신호(biosignal) 기반 인공지능 의료기기가 본격적으로 국내 상용화 절차를 밟는 최초 사례라는 게 회사 측의 설명이다.

뷰노메드 딥카스는 일반병동 입원 환자의 전자의무기록 등에서 수집한 맥박, 호흡, 혈압, 체온 등 환자의 활력징후(vital sign)를 분석해 심정지 발생 위험에 대한 예측 정보를 제공하는 소프트웨어다. 

향후 24시간 동안 발생할 심정지 위험도와 함께 해당 위험도에 대한 확신도 점수를 제공해, 의료진들의 조기 대응과 정확한 진단결정에 도움을 줄 수 있다.

입원 중 심정지는 대개 몇 시간 전 비정상적 징후가 발현되기 때문에 조기발견시 대응이 가능하지만, 신속대응팀이 부재한 의료기관에서는 지속적인 감시가 불가능하고, 다양한 활력징후를 종합적으로 고려한 즉각적인 판단 또한 어려운 실정이다. 

또한 국내외 병원에서 활용되는 MEWS(Modified Early Warning Score) 등의 기존 활력징후 평가지표는 특정 시점만을 기준으로 평가돼, 민감도는 낮은 반면 오경보율은 높아 알람 피로(alarm fatigue) 등의 한계가 지적돼 왔다.

뷰노메드 딥카스는 최신 딥러닝 기법인 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기술을 도입해 입원한 시점부터 입력(input)되는 활력징후 지표를 종합 분석함으로써 기존 지표대비 높은 정확도를 보인다. 

최근 세계중환자의학회지(Critical Care Medicine, CCM)에 게재된 연구논문에 따르면, 뷰노메드 딥카스는 MEWS보다 동일 경보 수 대비 2배 이상 높은 민감도를 보였고, 동일 민감도에서는 절반 가까이(59.6%) 감소한 전체 경보 수를 기록해 실제 오경보율이 낮음을 시사했다. 

회사 측은 뷰노메드 딥카스의 실제 임상현장에 도입되면 의료진들은 입원 환자의 심정지 발생을 예측해 사전에 발생할 심정지를 대비할 수 있을 것으로 기대했다.  

기존 평가지표의 경우 도입시 실제 심정지 발생률 및 사망률이 일정수준 감소한다는 것을 다수의 연구를 통해 입증한 만큼 기존지표대비 심정지 예측 성능이 우수한 본 제품 도입시에는 보다 유의미한 심정지 발생률 및 사망률 감소를 달성할 수 있을 것이란 설명이다.

뷰노 김현준 대표는 “뷰노메드 딥카스는 뷰노가 오랜시간 준비해온 비의료영상 분야 대표 연구성과물로서 기대하는 바가 크다”며 “앞으로 해당 제품이 임상현장에 활용됨으로써 환자 생명을 살리는 데 보탬이 될 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 말했다.