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뷰노, 심정지 예측 AI 의료기기 ‘뷰노메드 딥카스™’ 식약처 허가 획득

  • 2021. 08. 25

뷰노, 심정지 예측 AI 의료기기 ‘뷰노메드 딥카스™’ 식약처 허가 획득

서울아산병원 임상시험 外 다수 연구에서 심정지 예측 성능 입증

급성 악화환자 대응 한계있는 일반병동서 필수 심정지 발생 감시 도구로써 자리매김 기대

 

[참고이미지: 뷰노메드 딥카스]

 

[2021-08-24] 글로벌 의료인공지능 솔루션 선도 기업 뷰노(대표 김현준)는 자사의 인공지능 기반 심정지 예측 의료기기인 뷰노메드 딥카스™(VUNO Med®–DeepCARS™)의 식품의약품안전처 허가를 획득했다고 24일 밝혔다.

 

뷰노메드 딥카스™는 일반병동 입원 환자의 전자의무기록(EMR) 등에서 수집한 혈압(이완기, 수축기), 맥박, 호흡, 체온의 4가지 활력 징후(Vital Sign)를 기반으로 심정지 발생 위험도를 제공하는 인공지능 의료기기다. 해당 솔루션은 서울아산병원에서 진행한 임상시험을 비롯해, 세계 응급의학과 최상위 학술지로 꼽히는 Resuscitation[1]을 포함해, 미국심장협회지(JAHA)[2], 세계중환자의학회지(CCM) [3]다수 학술지에서 우수한 심정지 예측성능을 입증해왔다. 이는 의료진이 환자의 심정지 발생 위험을 사전에 인지하여 적절한 대응을 할 수 있다는 것을 의미하며, 이러한 혁신성을 인정받아 지난해 9월에는 식품의약품안전처 혁신의료기기 6호로도 지정되었다.

 

일반병동은 중환자실에 비해 지속적인 환자감시가 어려워, 중증악화 환자 대응에 현실적인 한계가 지적되어왔다. 특히 75%의 높은 사망률을 보이는 병원 내 심정지는[4] 상급종합병원 기준 입원 1,000건당 5.17건이 발생해[5], 국내 입원환자 모니터링 체계의 개선이 요구되는 실정이다

 

뷰노메드 딥카스™는 인공지능이 전자의무기록(EMR) 등에서 자동수집한 환자의 활력징후를 분석하고 심정지 발생을 사전 예측하기 때문에, 임상현장에 도입될 경우 보다 효율적으로 병원 내 심정지를 방지하거나 즉각적인 대응을 가능케 한다. 특히 입원 환자에서 일반적으로 측정되는 필수 활력징후만을 활용하는 높은 범용성으로 향후 다양한 임상 환경에서 사용될 수 있다는 것이 장점이다.

 

이예하 뷰노 이사회 의장은 “뷰노메드 딥카스™는 다양한 의료기관들과 진행한 임상연구에서 임상적 유효성을 입증해온 획기적인 심정지 예측 인공지능 의료기기”라며, “국내 병원 도입을 신속하게 추진해 한 명이라도 더 많은 환자의 생명을 살리는 데 기여하겠다”고 말했다. 또한 “이번 뷰노메드 딥카스™ 허가를 신호탄으로, 성장 잠재력이 높은 생체신호 기반의 인공지능 기술 적용 분야를 국내외로 확장해 나가겠다”고 덧붙였다.

 

한편, 국내 인공지능 산업은 의료 영상 분석을 기반으로 한 솔루션들이 주를 이루며, 생체신호 데이터를 활용한 인공지능 소프트웨어 개발은 상대적으로 많지 않다. 그러나 뷰노는 활력징후, 심전도 등 생체신호 기반의 다양한 인공지능 솔루션 연구개발 성과를 보이며 독보적인 입지를 다져가고 있다. 특히 뷰노메드 딥카스™를 비롯해 다양한 생체신호 기반 솔루션 연구 결과를 유수 학술지에 발표하는 한편, 최근 보건복지부의 중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 임상 의사결정 지원시스템(CDSS) 실증연구사업에 컨소시엄 기업으로 선정되면서, 한국인 중환자 데이터 셋(K-MIMIC) 기반 CDSS 개발에 박차를 가하고 있다.

 

[1] Yeon Joo Lee, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, et al., A multicentre validation study of the deep learning-based early warning score for predicting in-hospital cardiac arrest in patients admitted to general wards, Resuscitation: Apr 22, 2021

[2] Joonmyoung Kwon, Youngnam Lee, Yeha Lee, et al., An Algorithm Based on Deep Learning for Predicting InHospital Cardiac Arrest, Journal of the American Heart Association: June 26, 2018

[3] Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Joonmyoung Kwon, et al., Detecting Patient Deterioration Using Artificial Intelligence in a Rapid Response System, Critical Care Medicine: February 11, 2020

[4] 김지연, 신터전, 안원식. 성인환자의 병원 심폐소생술 현황 조사. 대한마취과학회지. 2002;43:443-450.

[5] Choi Y et al. Healthc Inform Res. 2016 Oct;22(4):277-284.

 

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