의료 인공지능(AI) 기업 뷰노(16,550원 ▲1,120 +7.26%)가 AI 기반 심정지 예측 의료기기 '뷰노메드 딥카스'(VUNO Med–DeepCARS, 이하 DeepCARS)의 임상적 효과를 검증한 대규모 연구 결과를 발표했다. 국내 의료 AI 가운데 환자의 실제 치료 결과를 확인하는 목적으로 설계·진행하는 전향적 중재연구가 적용된 것은 이번이 처음이다.
뷰노에 따르면 인하대병원 호흡기내과 김정수 교수팀은 일반병동 입원 환자 3만6797명을 대상으로 1년간 심정지 예측 AI인 DeepCARS의 도입이 실제 환자 사망률 등에 어떤 영향을 미치는지 검증했다.
병원 내 심정지는 높은 사망률과 연관돼 있지만 연속적인 모니터링이 어려워 조기 예측과 대응에 한계가 따른다. 병원별로 조기경보시스템(EWS)을 기반으로 신속대응시스템(RRS)을 갖추고 알람 발생 시 신속대응팀이 초기 처치에 나서지만, 치료 효과가 일관되지 않다는 지적이 제기되고 있다.
이에 연구팀은 DeepCARS를 활용해 24시간 이내 심정지 발생 위험을 사전에 예측하고, 이를 기반으로 실제 임상 대응에 나설 때 환자 예후가 개선되는지 확인했다.
DeepCARS는 일반병동에서 측정되는 4가지 활력징후 데이터를 기반으로 심정지 위험을 예측해 알람 형태로 제공하는데 이를 △환자 상태를 재확인하고 △추가 치료를 검토하는 '정보'로 활용했다. 추가 인력이나 진료 체계 변경은 없었다.
세부적으로 연구팀은 전체 입원 환자 중 알람이 발생한 환자 2906명을 △24시간 이내 임상 재평가나 치료가 이뤄진 그룹 △해당 시간 내 알람에 대해 추가 대응하지 않은 그룹으로 나눠 임상 결과를 비교 분석했다.
그 결과, 즉각적인 대응에 나선 그룹은 원내 심정지 발생률이 2.07%로 그렇지 않은 그룹(1.06%)보다 약 46% 낮았다. 원내 사망률 역시 2.74%에서 1.70%로 약 35% 낮은 것으로 나타났다. 알람이 울리고 의료진의 중재가 빠르게 이루어질수록 환자의 예후는 더 좋았다.
이번 연구는 추가 인력 증원 없이 DeepCARS 알람에 따라 의료진이 적시 대응에 나섰다는 점에서 심정지 예측 AI의 임상적 가치를 입증한 것으로도 평가된다. 의료 인력과 자원이 제한적인 병원 현장에서 '의료 AI'가 대안이 될 수 있다는 것이다.
뷰노 주성훈 최고기술책임자(CTO)는 "이번 연구는 DeepCARS 도입으로 환자의 심정지와 사망을 유의미하게 감소시킬 수 있음을 전향적으로 입증했다는 점에서 의미가 크다"며 "현재 더 높은 근거 수준의 다기관 군집 무작위 대조시험 연구(RCT)도 진행 중"이라 말했다. 이어 "앞으로도 DeepCARS가 환자 안전에 기여하는 솔루션으로 자리매김할 수 있도록 현장 근거 중심의 임상 연구를 지속해서 축적해 나갈 것"이라 강조했다.
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이번 연구는 오는 3월로 예정된 평가 유예 신의료기술 재평가에도 활용될 것으로 전망된다. 해당 논문은 최근 국제학술지 'Diagnostics'에 게재됐다.
