의료인공지능 스타트업 뷰노(대표 이예하)가 개발한 AI 기반 심정지 예측 소프트웨어 ‘뷰노메드 디이더블유에스(VUNO Med®–DEWS)’가 기존 심정지 예측지표인 MEWS 및 기타 알고리즘보다 예측률은 높고, 오경보율은 낮은 것으로 확인됐다.

이같은 연구결과는 최근 미국심장협회지에 미국심장협회지(Journal of the American Heart Association, JAHA)에 게재됐다.

지금까지 병원에서는 입원 환자의 상태를 평가하기 위해 생체신호를 기반으로 수정조기경고점수(Modified Early Warning Score, MEWS)와 같은 위험 평가 지표가 사용돼 왔다. 그러나 이러한 지표는 예측 정확도가 낮고 오경보율이 높아 의료 인력이 부족한 임상 현장에서 실질적인 도움이 되기 어려운 한계가 있었다.

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 완료했다.

뷰노는 혈압, 심박수, 호흡수, 체온 등 4가지 활력징후 데이터를 이용해 심정지와 사망 위험도를 자동으로 예측하는 Deep Learning 기반 모델을 개발했다.

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

일반적으로 위험에 대한 알림은 1,000병상 병원의 경우 시간 당 40회 이내의 알림이 가장 현실적인(대응 가능한) 것으로 알려져 있다. 시간 당 최대 40회 알람이 발생하도록 알고리즘을 설정한 경우, 심정지 발생 예측에 대해 MEWS의 경우 4%의 민감도를 보였으나 DEWS의 경우 42.7%의 높은 민감도를 나타냈다.

현재 이 시스템은 해당 병원 내 신속대응팀(Rapid Response Team)에서 환자의 이상여부를 조기 예측하는데 실제로 활용되고 있다.

뷰노 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 밝혔다.

한편, 뷰노는 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.