뷰노, 딥카스 최초 대규모 중재연구서 '원내 심정지 46% 감소' 확인

▲경기 성남시 분당제생병원에서 심정지 예측 AI 프로그램 ‘딥카스(DeepCARS)’가 운영되고 있다. 신태현 기자 holjjak@ (이투데이DB)

뷰노는 인공지능(AI) 기반 심정지 예측 의료기기 뷰노메드 딥카스(DeepCARS)의 임상적 효과를 전향적으로 검증한 연구 결과가 최근 국제 전문 학술지(Diagnostics)에 실렸다고 27일 밝혔다.

이번 연구는 인하대병원 호흡기내과 김정수 교수팀이 이끈 DeepCARS 최초의 전향적 중재연구다. 일반병동 입원 환자에서 심정지 예측 AI의 도입이 심정지와 사망률에 어떤 영향을 미치는지 평가했다. AI 기반 예측 의료기기로서 정확도 등 일반적인 성능 평가를 넘어 환자의 직접적인 예후와 임상적 결과를 살펴봤다는 점에서 기존 연구와는 차별화됐다.

병원 내 심정지는 높은 사망률과 연관돼 있으나 연속적인 모니터링이 어려워 조기 예측과 대응에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 기존의 조기경보시스템(EWS)을 기반으로 한 신속대응시스템(RRS)이 널리 쓰이고 있으나 임상 효과와 결과는 일관되지 않다는 지적도 제기된다. 이에 연구팀은 DeepCARS를 활용해 24시간 이내 심정지 발생 위험을 사전에 예측하고, 실제 임상 대응으로 연결했을 때 환자 예후가 개선되는지 확인했다.

해당 연구는 일반병동에 입원한 성인환자 3만6797명을 대상으로 1년간 전향적으로 수행됐다. DeepCARS는 일반병동에서 측정되는 4가지 활력징후 데이터를 기반으로 심정지 위험을 예측해 알람 형태로 제공했다. 알람은 환자 상태를 재확인하고 추가 치료를 검토하는 정보로 활용됐으며 임상 판단은 추가 인력이나 진료 체계 변경 없이 의료진의 자율적 판단에 맡겼다.

연구진은 전체 입원 환자 중 알람이 발생한 환자 2906명을 두 그룹으로 나눴다. 중재군은 DeepCARS 알람이 발생한 환자 중 24시간 이내 임상 재평가나 치료가 이뤄진 그룹, 대조군은 해당 시간 내 알람에 대해 추가 대응을 하지 않은 그룹으로 임상 결과를 비교 분석했다. 그 결과 중재군의 원내 심정지 발생률은 2.07%에서 1.06%로 약 46% 감소했고 원내 사망률 역시 2.74%에서 1.70%로 약 35% 낮아진 것으로 나타났다. 또한 알람이 울리고 의료진의 중재가 빠르게 이뤄질수록 환자의 예후가 더 좋았다.

주성훈 뷰노 최고기술책임자(CTO)는 “이번 연구는 DeepCARS 도입으로 환자의 심정지와 사망을 유의미하게 감소시킬 수 있음을 전향적으로 입증했다는 점에서 의미가 크다. 현재 더 높은 근거 수준의 다기관 군집 무작위 대조시험 연구(RCT)도 진행 중”이라며 “앞으로도 뷰노는 DeepCARS가 환자 안전에 기여하는 솔루션으로 자리매김할 수 있도록 현장 근거 중심의 임상 연구를 지속해서 축적해 나갈 것”이라고 강조했다.