뷰노, ‘중환자실 재입실 예측 AI 모델’ 연구 성과 국제학술지 게재

[마이데일리 = 박성규 기자] 뷰노는 AI(인공지능) 기반 심정지 예측 의료기기 ‘딥카스’의 후속 모델관련 연구 논문이 세계적 국제학술지 란셋의 자매지 최신호에 게재됐다고 10일 밝혔다.

이번 연구의 주제는 중환자실(ICU)의 조기 재입실을 예측하는 딥러닝 모델 개발·검증에 관한 내용으로 제목은 ‘중환자실 퇴실 후 48시간 이내 재입실 예측을 위한 기계 학습 모델의 다기관 검증 연구’이다.

중환자실의 퇴실 후 재입실은 환자 안전에 있어 매우 중요한 지표이다. 퇴실이 지연되면 의료 비용·감염의 위험이 커지고, 반대로 퇴실이 너무 이르면 환자 사망률이 높아진다는 보고가 있기 때문이다.

뷰노 연구팀은 이형철 서울대학교병원 마취통증의학과 교수 연구팀과 함께 AI를 활용해 48시간 이내 중환자실 재입실을 예측하는 딥러닝 모델 개발에 착수했다.

연구팀은 중환자실 입원 기간에 수집된 활력징후·혈액검사 결과를 기반으로 중환자실 재입실 위험도를 평가하는 모델을 개발했다. 2007~2018년 서울대학교병원의 환자 데이터를 학습시켜 새로운 모델을 개발했다. 모델의 성능은 다시 2019~2021년 서울대학교병원의 환자·미국 200여개 의료기관 환자 데이터를 활용해 후향적으로 검증 평가했다.

그 결과 연구팀의 모델은 AUROC(인공지능 모델 성능평가지표) 0.820으로 기존 점수체계보다 유의미한 개선을 보였다. 또 생존분석 결과, 이 모델이 고위험군으로 예측한 환자의 예후에서 40% 이상이 48시간 이내에 재입실했는데, 연구팀에 따르면 이는 비교지표 대비 모델성능이 약 4배 이상 높아진 것이라는 설명이다.

뷰노 주성훈 CTO는 “현재 국내 120개 의료기관의 일반 병동에서 활용되고 있는 딥카스 후속 솔루션으로 중환자실 환자 대상 심정지, 사망, 패혈성쇼크 예측 모델도 개발을 마치고 순차적으로 인허가 완료 예정이다”고 말했다.

박성규 기자 psk@mydaily.co.kr
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