뷰노-세종병원 공동 개발 'VUNO Med' 임상결과 '플로스원' 게재
응급분야 첫 인공지능 적용…"임상적 유효성 지속적으로 확보할 것"
뷰노와 메디플렉스 세종병원이 공동 개발한 인공지능 기반 응급환자 자동분류 소프트웨어인 VUNO Med(Deep Triage and Acuity Scale·DTAS)의 임상 연구 결과가 SCI급 미국 온라인 학술저널인 <플로스원>에 게재됐다.
병원 응급실에는 내원한 환자에 대한 진료 순서를 정하는 등 응급의료 수요를 효율적으로 관리하기 위해 응급환자 분류도구(Triage and Acuity Scale)가 도입돼 있다. 특히 대한응급의학회에서는 2012년 한국형 응급환자 분류도구인 KTAS(Korean Triage and Acuity Scale)을 개발해 지금까지 전국 병원에서 활용하고 있다.
이번 임상 연구 결과는 전국 응급실에서 수집된 1000만명 이상의 대규모 데이터를 통해 인공지능 기반 DTAS가 KTAS보다 더 높은 응급환자 분류 정확도를 보였다는데 의미가 있다.
뷰노는 국가응급진료정보망에서 3년간 수집된 전국 응급실 1165만 9559명의 환자 데이터 중 약 80%의 데이터를 학습해 사망/ICU입원/일반병동 입원 3가지에 대한 예측 모델인 DTAS를 개발했다. 나머지 20%에 대한 정확도(AUROC) 평가결과 응급실 내원 환자 사망 예측은 93.5%(KTAS-78.5%), ICU입원 예측 89.4%(KTAS-79.7%), 일반병동 입원 예측 80.4%(KTAS-68.1%)로 모든 부분에서 월등한 예측 성능을 보였다.
특히 DTAS는 KTAS보다 환자 별로 더 적은 수의 입력 정보만으로도 KTAS보다 높은 성능을 보였을 뿐 아니라, age/sex/trauma or not/initial vital sign/mental state 등 객관적으로 평가가 가능한 항목들만을 사용함으로써, 응급현장에서 의료진에 따라 주관적인 판단차이가 발생할 수 있는 여지도 최소화시켰다.
뷰노는 2년전부터 일반 병동 및 ICU에서의 환자 모니터링을 위한 심정지 예측 기술(VUNO Med-DEWS)을 개발해 왔으며, 지난 6월에는 <미국심장협회지(JAHA)>에 인공지능 기반의 심정지 예측 기술의 임상적 유효성에 대한 연구결과를 처음으로 게재했다. 이로써 뷰노는 일반병동/ICU에 이어 응급실까지, 병원 전체를 커버할 수 있는 일종의 플랫폼으로서의 인공지능 환자 모니터링 기술을 확보하게 됐다.
이번 연구의 공동 주저자인 뷰노 이영남 연구원은 "병원의 응급실은 밀려드는 응급환자들에 대해 짧은 시간 내에 정확한 판단을 해야만 하는 숙제를 안고 있는 곳"이라며, "응급분야에서 최초로 인공지능을 적용한 사례로서 잠재력이 크고, 앞으로 성능개선의 가능성도 매우 높다"며 향후 본 연구의 임상적 유효성을 지속 확보해 나가겠다는 의지를 밝혔다.
뷰노는 2014년말 설립된 의료 인공지능 스타트업으로 2018년 5월 AI의료기기인 VUNO Med-BoneAge를 식품의약품안전처로부터 판매허가 받았으며, 현재까지 다수의 국내 대형병원 및 제약사 등과 흉부CT/X-ray, 치매, 안전진단 등 다양한 질환에 대한 기술 개발에 박차를 가하고 있다.
