뷰노(대표 이예하)는 최근 네이처(Nature)가 출간하는 SCIE급 국제 학술지 사이언티픽 리포트(Scientific reports)에 신기능 장애에 대한 딥러닝 연구인 '심전도 기반의 고칼륨혈증 및 저칼륨혈증 탐지 딥러닝 알고리즘’(Deep learning algorithm for detecting dyskalemia based on Electrocardiogram)'이 게재됐다고 14일 밝혔다.

고칼륨혈증 및 저칼륨혈증은 만성신부전 등 신기능 장애 및 심부전 환자에게서 유병률이 높게 나타나며 특정 약물 처치에 의해 발생할 가능성도 높은 것으로 알려지고 있다.

특히 심한 경우 부정맥, 이완성 마비, 심지어 사망에 이를 수 있어 조기 발견과 신속한 대응이 필수적인 상황.

이러한 위험성을 고려해 뷰노 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 활용해 혈액검사 없이 심전도(ECG)만으로도 고칼륨혈증과 저칼륨혈증을 신속하고 정확하게 진단할 수 있는 모델을 개발했다.

또한 한림대의료원 신장내과 연구진(안정남 교수, 김성균 교수등)과 공동으로 다기관 후향 연구를 진행한 결과 이 인공지능 모델은 예측 정확도를 평가하는 성능지표 AUC(Area Under the ROC Curve)가 표준 12유도(12-lead) 심전도에서 고칼륨혈증 0.929, 저칼륨혈증 0.925의 높은 수치를 기록하며 임상적 유효성을 입증했다.

특히 팔과 다리를 이용해 측정하는 사지유도 심전도에서도 고칼륨혈증과 저칼륨혈증의 AUC가 각각 0.912, 0.910의 높은 예측 정확도를 보이며 모바일 심전계인 하티브 P30에 적용될 수 있다는 점을 보여줬다.

이예하 뷰노 대표는 "이번 논문을 통해 식약처 허가 예정인 VUNO Med-DeepECG Hyperkalemia 제품의 임상적 유효성을 뒷받침할 수 있게 됐다"며 "추가적인 전향적 연구를 통해 임상 현장에서의 유효성 및 신뢰도를 높이고, 더 나아가 환자의 예후를 증진시킬 수 있는 솔루션을 개발할 것"이라고 밝혔다.