"위험 탐지 3배"…뷰노, '소아중환자 삽관 예측' AI 개발

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 뷰노가 개발한 소아 중환자 인공호흡기 삽관 필요성을 예측하는 의료 인공지능(AI)에 대한 연구 결과가 국제 학술지에 게재됐다. 이번 연구에서 뷰노는 소아 환자를 대상으로 높은 예측 정확도를 유지하면서도 불필요한 알람 발생을 줄여, 환자 안전과 의료진의 업무 부담을 동시에 개선할 수 있음을 입증했다.

의료 AI 기업 뷰노는 소아 중환자의 인공호흡기 삽관의 필요성을 예측하는 AI 기반 조기경보시스템에 관한 연구 결과가 국제 학술지인 'Heart & Lung(IF 2.6)'에 게재됐다고 9일 밝혔다.
 
이번 연구는 양산부산대학교병원 소아청소년과 및 호흡기내과 연구팀과 뷰노의 공동연구로 수행됐다. 연구팀은 소아중환자실 입원 환자 데이터를 분석해 인공호흡기, 즉 침습적 기계환기 삽관의 필요성을 예측하는 딥러닝 모델을 개발해 기존 모델과 비교했다.
 
급성 호흡부전은 소아중환자실 입실과 심정지로 이어질 수 있는 주요 요인 중 하나로, 환자 상태 파악이 지연될수록 위험도가 높아지므로 적절한 시점의 침습적 기계환기 삽관이 중요하다. 반면 소아환자는 연령대가 넓고 원인 질환이 다양해 상태 악화를 조기에 인지하기 어렵다. 특히 기존의 예측 모델들은 대부분 성인 중심으로 개발되어 소아 환자에게 적용하기 힘든 한계가 있었다.
 
이에 연구팀은 2012년부터 2022년까지 양산부산대학교병원의 소아중환자실에 입원한 만 18세 미만 환자 1318건의 전자의무기록을 분석해 최대 8시간 전에 침습적 기계환기의 필요성을 예측하는 AI 기반 조기경보 시스템(DeePedIMV)을 개발 및 검증했다. DeePedIMV는 특정 질환군에 국한된 기존 모델과 달리 다양한 원인의 급성 악화를 반영한 모델로 범용적 예측이 가능하다.
 
연구 결과를 보면 DeePedIMV는 예측 정확도(AUROC) 약 0.88을 기록하며 우수한 예측 성능을 보였다. AUROC 점수는 0~1사이의 값으로 측정한다. 이러한 성능은 연령과 질환 유형에 관계없이 모든 그룹에서 일관되게 나타났으며, 특히 1세 이하의 환자군에서 가장 높은 정확도를 기록했다.

특히 실제 위험 상황을 짚어내는 지표인 AUPRC에서도 약 0.47을 기록해 기존 모델 대비 약 3배 이상 높은 성능을 입증했다. 또한 동일한 민감도에서 알람 횟수를 절반 이하로 줄임으로써 의료진의 업무 환경을 효율적으로 개선했다고 회사 측은 전했다.
 
주성훈 뷰노 최고기술책임자(CTO)는 "이번 연구를 통해 개발된 딥러닝 알고리즘이 불필요한 알람은 줄이고, 침습적 기계환기 삽관이 필요한 고위험 소아 중환자는 선제적으로 예측할 수 있음을 입증했다"고 말했다.

이어 "뷰노의 기술력이 성인을 넘어 소아 영역의 환자 안전에도 기여할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"라고 덧붙였다.
 
한편 뷰노는 소아 환자를 대상으로 한 연구를 지속하고 있다. 이번 성과는 네 번째 소아 대상 연구로, 앞서 신생아 중환자실 환자의 침습적 기계환기 삽관 필요성 예측과 소아 심정지 예측 모델 개발 등을 수행한 바 있다. 현재는 소아 환자의 인공호흡기 제거 실패를 예측하는 연구를 진행하고 있다.


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