AI 기반 심정지 예측 의료기기 VUNO Med®–DeepCARS®(이하 DeepCARS)가 2차 병원에서도 원내 심정지 감소 등 환자 예후 개선에 도움이 됐다는 연구 결과가 나왔다.

의료 인공지능(AI) 기업 뷰노(대표 이예하)는 DeepCARS의 임상적 효과를 대규모 실사용 데이터로 검증한 다기관 연구 결과가 국제학술지 Diagnostics에 게재됐다고 18일 밝혔다.

특히 이번 연구는 2차 병원급에서 DeepCARS 임상 효과를 대규모로 입증했다는 측면에서 차별점을 가진다.

병원 내 심정지 발생 시 1년 생존율이 약 13.4%에 불과하다. 이에 조기경보시스템(EWS), 신속대응시스템(RRS) 운영을 권고하지만 높은 비용과 인력 제한 등으로 2차 병원급에서는 어려움이 있다. 

연구팀은 신속대응시스템을 운영하지 않는 강동성심병원, 시화병원, 인천나은병원 등 세 곳에서 DeepCARS 도입이 환자 예후에 미치는 영향을 평가했다. 

만 19세 이상 일반병동 입원환자 약 16만 명을 대상으로 DeepCARS 도입 전후 임상적 차이를 비교하는 방식이다.

DeepCARS는 4가지 활력징후 데이터를 시계열로 분석해 24시간 내 심정지 위험을 예측해 의료진에게 알람 형태로 표시했다. 

알람은 별도의 대응 프로토콜 없이 의료진이 환자 상태를 재확인하고 추가 치료를 검토하는 정보로 활용됐다.

연구 결과, DeepCARS 도입 후 병원 내 심정지 발생률은 21%, 원내 사망률은 15% 낮아진 것으로 나타났다. 총 재원 기간은 평균 0.51일, 중환자실 재원 기간은 평균 1.32일 단축됐다. 

또한 원내 심정지의 주요 선행 원인인 패혈증 환자군에서 심정지 29%, 사망률 22% 감소해서 더 높은 임상적 효과를 확인했다. 

뷰노 주성훈 CTO는 “비용과 인력 부담으로 RRS를 갖추기 어려운 2차 병원에서도 DeepCARS가 확장 가능하고 비용 효율적인 환자 안전 도구가 될 수 있음을 확인했다”고 밝혔다.

이어 “현재 의료 AI에서 수행 가능한 연구 중 근거 수준이 가장 높은 다기관 무작위 대조시험(SW-RCT)도 마무리 단계로 논문 제출을 앞두고 있다”며 “AI가 현장에서 어떤 도움이 되는지 계속 근거로 증명해 나갈 것”이라고 말했다.