중환자 특화 빅데이터 구축 및 의사결정 지원시스템 개발
뷰노는 해당 사업 중 딥러닝 기반 실시간 중환자실 환자 상태악화 위험도 평가 시스템 개발의 세부 책임 기관으로서 서울대병원, 양산 부산대병원과 컨소시엄을 구성해 사업에 착수한다.
총 430억 원 규모로 2025년까지 진행하는 이번 사업은 한국인 중환자 특성을 반영한 데이터 셋(Korean Medical Information Mart for Intensive Care, K-MIMIC)을 구축하고 이를 기반으로 중환자 예후 예측 및 중증 위험도 정량화해 의료진의 의사결정을 지원하는 시스템을 개발하는 연구다.
K-MIMIC은 미국 국립보건원(NIH)이 미국 중환자 입원 정보 5만여 건을 비식별화해 의료인공지능 연구개발에 활용하도록 후원한 MIMIC 사업을 벤치마킹한 것으로서 복지부는 해당 사업을 통해 세계적인 수준의 의료 데이터 경쟁력을 확보한다는 방침이다.
이번 사업에서 뷰노는 패혈성 쇼크(성인, 소아, 신생아), 흉부외과 수술 후 뇌졸중, 중환자실 재입실 및 실시간 사망 위험도와 같은 중환자실 내 환자의 상태 악화를 평가하는 5가지 의료 소프트웨어를 개발할 예정이다.
해당 소프트웨어들은 중환자실에서 고위험환자를 사전에 인식해, 의료진들이 적기에 최소한의 의료자원으로 효율적으로 대처하도록 돕는다.
이를 통해 중증환자 예후를 개선해 중환자실 사망률을 감소시킬 뿐 아니라, 제한적인 중환자실 병상을 효율적으로 운영해 국가 의료비용 감소에 보탬이 될 것으로 기대된다.
이예하 뷰노 이사회 의장은 "그동안 세계 학회에서 인정받아온 뷰노의 생체신호 인공지능 연구 역량을 국내 임상의사 결정 지원 시스템 구축에 발휘하게 돼 기쁘다"며 "본 사업을 통해 국내 중환자실 환경에 최적화된 인공지능 시스템을 구축함으로써, 국가 의료비와 중증 환자 사망률 감소에 기여하도록 앞장서겠다"고 말했다.