뷰노(대표 이예하)는 16일 메디플렉스 세종병원과 공동 개발한 인공지능 기반 응급환자 자동분류 소프트웨어 'VUNO Med®–DTAS'(Deep Triage and Acuity Scale, 이하 DTAS)의 임상 연구 결과가 SCI급 미국 온라인 학술저널인 ‘플로스원(PLOS ONE)'에 게재됐다고 밝혔다.

뷰노는 연구 결과 전국 응급실에서 수집된 1,000만명 이상의 대규모 데이터를 통해 인공지능기반 DTAS가 KTAS(Korean Triage and Acuity Scale)보다 더 높은 응급환자 분류 정확도를 보였다고 전했다.

병원들은 응급실 내원 환자 진료 순서 등 응급의료 수요를 효율적으로 관리하기 위해 응급환자 분류도구(Triage and Acuity Scale)를 도입하고 있으며, 대한응급의학회가 2012년 개발한 한국형 응급환자 분류도구인 KTAS가 폭넓게 사용되고 있다.

뷰노는 DTAS가 KTAS보다 환자 별로 더 적은 수의 입력 정보만으로도 KTAS보다 높은 성능을 보였을 뿐 아니라, age/sex/trauma or not/initial vital sign/mental state 등 객관적으로 평가가 가능한 항목들만을 사용해 응급현장에서 의료진에 따라 주관적인 판단차이가 발생할 수 있는 여지도 최소화했다고 설명했다.

연구의 공동 주저자인 뷰노 이영남 연구원은 “병원의 응급실은 밀려드는 응급환자들에 대해 짧은 시간 내에 정확한 판단을 해야만 하는 숙제를 안고 있는 곳” 이라며, “본 연구는 응급분야에서 최초로 인공지능을 적용한 사례로서 잠재력이 크고, 앞으로 성능개선의 가능성도 매우 높다”고 밝혔다.