뷰노(대표 김현준)가 인공지능 기반 심정지 예측 소프트웨어 뷰노메드 딥카스(VUNO Med–DeepCARS)의 효용성을 증명한 논문이 SCI급 학술지인 Resuscitation에 게재됐다고 18일 밝혔다.

이번 연구는 뷰노메드 딥카스가 다양한 의료 현장에서 일반 병동 입원 환자들의 원내 심정지를 일관적이고 효과적으로 예측하는지를 검증하기 위해 진행됐다.

이를 위해 뷰노 생체 신호 연구팀은 병원의 규모와 위치 및 신속 대응 시스템과 같은 의료환경이 각기 다른 중대형 의료기관 5곳에 12개월간 입원한 성인 환자 17만 3368명의 데이터를 기반으로 ▲예측 정확도 ▲오 경보율 ▲조기 예측력을 후향적으로 검증했다.

연구 결과, 뷰노메드 딥카스는 모든 평가지표에서 우수한 성능을 입증했다. 외부 성능 검증에서 해당 솔루션의 원내 심정지 예측 정확도(AUC 기준)는 MEWS 대비 15.3% 높았고(0.905 vs 0.785), 특이도, 알람 수 등 예측 성능 평가 값이 동일했을 때 민감도는 MEWS보다 63.2% 높았다.

또한, 동일한 민감도 상 평균 알람 수는 MEWS 대비 44.2%가 감소한 결과를 보여 낮은 오경보율을 확인했다.

이번 연구는 더 나아가 심정지 발생 전 특정 시점에 예측한 원내 심정지 환자 수를 비교함으로써 뷰노메드 딥카스의 조기 예측력도 확인했다. 일례로 심정지 발생 20시간 전에 뷰노메드 딥카스는 MEWS 보다 2배 이상의 원내 심정지 환자를 탐지했고 모든 시점에서 예측한 심정지 환자 수는 MEWS보다 더 많았다.

이예하 뷰노 이사회 의장은 "이번 연구로 뷰노메드 딥카스가 다양한 의료 환경에서 입원 환자들의 심정지를 효과적으로 예측하는 혁신적인 솔루션이라는 것을 입증했다"며 "또한 세계적인 학술지에 지속적인 연구 결과를 발표하는 뷰노의 생체신호 연구 역량도 보여줬다"고 밝혔다.