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뷰노메드 딥카스™, 국제학술지에 소아청소년 대상 병원 내 심정지 예측 성능 입증

  • 2022. 12. 21

다기관 임상 연구논문 대한중환자의학회 ‘Acute and Critical Care’에 개재

의료인력 부족 심각한 소아청소년과서 입원환자 안전관리 획기적 개선 기대

 

 

[2022-12-21] 글로벌 의료인공지능 솔루션 기업 뷰노(대표 이예하)는 인공지능 기반 심정지 예측 의료기기 뷰노메드 딥카스™의 19세 미만 소아청소년 대상 병원 내 심정지 예측 성능을 입증한 다기관 임상 연구논문[i]이 대한중환자의학회가 발행하는 SCI급 국제학술지 ‘Acute and Critical Care(ACC)’에 게재됐다고 21일 밝혔다. 이번 연구를 통해 해당 제품이 의료인력 수급의 어려움을 겪고 있는 소아청소년과에서 입원환자의 중증 악화 위험을 감시하는 혁신적인 의료기기가 될 것으로 기대된다.

 

선행 연구[ii]에 따르면 우리나라 소아청소년의 병원 내 심폐소생술 시행 건수는 2010년 806건에서 2019년 913건으로 증가했다. 또한 지난 10년간 심폐소생술을 받은 소아청소년 환자의 생존율은 같은 기간 34%에서 32.3%[1]로 개선되지 않은 반면, 심폐소생술 시행에 따른 진료비는 약 2배 증가했다. 심폐소생술은 심정지가 발생했을 때 시행되기 때문에 실제 소아청소년 환자의 병원 내 심정지 발생은 이보다 높은 것으로 알려져 있다. 소아청소년 인구의 급격한 감소와 최근 소아청소년과 전공의 지원율 미달 등 의료 인력 부족이 맞물려 입원환자의 안전관리에 대한 대비책 마련이 시급한 상황이다.

 

이번 연구는 19세 미만 소아청소년 일반병동 입원환자를 대상으로 뷰노메드 딥카스™의 원내 심정지 발생 예측 성능을 검증하기 위해 진행됐다. 뷰노 연구팀은 서울아산병원 장원경 교수팀과 함께 규모와 위치 및 의료환경이 각기 다른 3차 의료기관 5곳에 입원한 19세 미만 소아청소년 환자 데이터를 활용해 다기관 연구를 수행했다. 참여 의료기관에는 ▲서울대학교 어린이병원 ▲세브란스 어린이병원 ▲삼성서울병원 소아청소년센터 ▲경북대학교 어린이병원 ▲부산대학교 어린이병원이 포함됐다.

 

연구 결과, 뷰노메드 딥카스™는 네 종류의 필수 활력징후만으로 원내 심정지(IHCA)와 예기치 않은 중환자실 전실(UIT) 예측 정확도, 오경보율 등 모든 평가지표에서 우수한 성능을 입증했다. 또한 연구에 참여한 의료기관이 각각 중환자실 전실이나 원내 심정지 발생의 빈도가 서로 다름에도 모든 기관에서 높은 예측 정확도와 낮은 오경보율을 확인했다. 이외에도 환자의 연령이나 성별, 발생 시간 등 별다른 제한없이 유효성을 보이는 것으로 나타났다.

 

이러한 결과는 뷰노메드 딥카스™가 19세 미만 소아청소년 일반병동 입원환자를 대상으로도 환자의 중증악화를 보다 정확하고 시의적절하게 예측해 임상에서 유용한 의료기기로 활용될 수 있음을 시사한다. 무엇보다 해당 제품이 의료인력 부족 문제가 심각한 것으로 알려진 소아청소년과에 도입됐을 때 입원환자의 안전관리를 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

 

이예하 뷰노 대표는 “이번 연구는 다기관 검증을 통해 뷰노메드 딥카스가 19세 미만 소아청소년 입원환자를 대상으로도 원내 심정지를 효과적으로 예측하는 혁신적인 솔루션임을 입증하는 동시에, 해당 제품의 높은 범용성을 확인한 성과다”라며 “향후 의료인력이 부족한 소아청소년과에서도 뷰노의 인공지능 기술이 환자의 안전을 지키고 의료진의 효율적인 업무를 도울 수 있도록 힘쓰겠다”고 말했다.

 

한편, 뷰노메드 딥카스™는 지난 5월 국내 의료AI 업계 최초로 선진입 의료기술로 확정돼 성인 입원 환자를 대상으로 비급여 시장에 진입한 AI의료기기다. 2020년 9월 식품의약품안전처로부터 제6호 혁신의료기기로 지정됐으며, 서울아산병원에서 실시한 대규모 확증임상시험 결과를 바탕으로 2021년 8월 의료기기 허가를 받았다. 뷰노는 세계 응급의학과 최상위 학술지로 꼽히는 ‘Resuscitation’에 해당 제품의 원내 심정지 예측 성능을 입증한 대규모∙다기관 임상 연구논문을 게재하는 등 여러 연구를 통해 임상적 유효성을 꾸준히 입증해 왔다.

 

[1] 6개월 생존율 기준

 

[i] Shin Y, Cho KJ, Lee Y, Choi YH, Jung JH, Kim SY, et al. Multicenter validation of a deep-learning-based pediatric early warning system for prediction of deterioration events. Acute and Critical Care 2022. doi: 10.4266/acc.2022.00976

[ii] Tak kyu Oh, Chang Won Choi, In-Ae Song. Epidemiologic study of in-hospital cardiopulmonary resuscitation among pediatric patients: A retrospective, population-based cohort study in South Korea. National Library of Medicine. doi: 10.1097/MD.0000000000030445

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